基于ＯＢＦ神经网络的温度传感器非线性补偿方法

谢文力　曾喆昭

摘要：针对热敏电阻温度传感器应用中存在的非线性问题，提出应用遵推最小二乘法训练正交基(OBF)神经网络进行非线性补偿的方法。研究结果表明，与RBF神经网络非线性补偿模型和BP神经网络非线性补偿模型相比，该正交基神经网络非线性补偿模型具有误差小，精度高，训练次数少的优点，故为一种有效的非线性补偿方法，在测控领域具有实用价值。

关键词：热敏电阻；传感器；非线性补偿；OBlF神经网络

中图分类号：TP212.12文献标识码：A文章编号：1004—373X(2009)13—199—03