RBF神经网络在传感器校正中的应用

被引：22

作者：

汪晓东

机构：

[1] 浙江师范大学数理与信息科学学院金华

来源：

仪器仪表学报 | 2003年 / 01期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

径向基函数(RBF); 神经网络; 传感器校正; 智能传感器;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2003.01.024

中图分类号：

TP212 [发送器（变换器）、传感器];

学科分类号：

080202 ;

摘要：

提出了一种基于 RBF神经网络的传感器非线性校正方法。传感器的输出及待测物理量的实际数值用于训练 RBF神经网络 ,以得到非线性校正用的逆模型。只需较少的神经元就可构成上述逆模型 ,便于单片机软件实现或“固化”在硬件中。通过一个二维位移传感器的例子表明 ,采用 RBF神经网络的传感器非线性校正精度和网络训练速度均大大优于 BP神经网络 ,能满足实用要求。

引用

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