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J-GLOBAL ID：201302242353811868   整理番号：13A1476709

湿度センサ温度補償のための融合アルゴリズム

A Fusion Algorithm for Humidity Sensor Temperature Compensation

著者 (5件)： Xing Hongyan (Jiangsu Key Lab. of Meteorological Observation and Information Processing, School of electronic and information ...) ,  Peng Jiwei (Jiangsu Key Lab. of Meteorological Observation and Information Processing, School of electronic and information ...) ,  Lu Wenhua (Jiangsu Key Lab. of Meteorological Observation and Information Processing, Nanjing Univ. of Information Sci. and ...) ,  Xu Wei (Jiangsu Key Lab. of Meteorological Observation and Information Processing, School of electronic and information ...) ,  Wu Xiangjuan (Ningxia Meteorological Observation Technol. Support Center, Yinchuan)
資料名： Chuangan Jishu Xuebao  (Chuangan Jishu Xuebao)
巻： 25  号： 12  ページ： 1711-1716  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2450A  ISSN： 1004-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 実際の応用で,温度によって容易に影響される自動気象観測所の湿度センサに従って,RBFニューラルネットワークと最小二乗法を組合わせる合成融合アルゴリズムを提案し,湿度センサの補償を実現する。湿度センサが温度の影響の下にある特性曲線を,2つの部分,即ち非線部分と線形部分に分割し,線形セグメントと非線形セグメントの適応決定において,最小二乗法を使用して線形セグメントに直線方程式を適合し,次にRBFニューラルネットワークを使用して非線型セグメントの温度の影響を補償する。シミュレーション結果は,BPニューラルネットワークと最小二乗法多項式と比べて,その方法は容易に実施でき,訓練の速度はより速く,高精度のための温度補償をできることを示している。湿度センサの温度補償を効果的に使用して,センサーの測定精度と信頼性を向上できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  湿度センサ ,  温度補償 ,  ニューラルネットワーク ,  シミュレーション ,  最小二乗法 ,  セグメント ,  測定精度 ,  特性曲線 ,  信頼性
準シソーラス用語： RBFニューラルネットワーク ,  BPニューラルネットワーク ,  非線形

分類 (1件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 湿度センサ ,  温度補償 ,  融合 ,  アルゴリズム