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提出基于BP神经网络的浓度传感器非线性误差校正方法。文中详细给出了BP神经网络算法原理及训练方案。当替换传感器或环境条件发生变化时，只要获取一组输入输出样本对，便可重新训练网络，获得新的输入输出样本关系，从而实现传感器非线性校正和动态标定，提高传感器的互换性，有实际应用价值。
基于BP神经网络的浓度传感器非线性校正
【摘 要】
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提出基于BP神经网络的浓度传感器非线性误差校正方法。文中详细给出了BP神经网络算法原理及训练方案。当替换传感器或环境条件发生变化时，只要获取一组输入输出样本对，便可重新
【机 构】
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沈阳航空工业学院计算机学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2005年3期
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学研究计划(编号:202023083)资助
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