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针对传感器受温度影响的复杂非线性输入输出特性，利用对角递归神经网络（DRNN）建模，并实现了温度补偿和非线性校正。对于权值的训练采用LM算法，克服了BP算法收敛慢的缺陷，使其在保证收敛的前提下，提高了收敛速度。实验表明：应用DRNN对传感器建模是一种行之有效的方法。
基于DRNN的传感器的建模研究
【摘 要】
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针对传感器受温度影响的复杂非线性输入输出特性，利用对角递归神经网络（DRNN）建模，并实现了温度补偿和非线性校正。对于权值的训练采用LM算法，克服了BP算法收敛慢的缺陷，使其在保证
【机 构】
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太原理工大学化学化工学院
【出 处】
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电脑开发与应用
【发表日期】
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2008年10期
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