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热催化元件是广泛地用于瓦斯检测的一种传感器，其非线性特性影响了瓦斯检测的准确性。由于瓦斯传感器的离散性，实行动态调校是非常必要的。本文阐述了通过神经网络模型－Ａｄａｌｉｎｅ模型的网络学习，逼进非线性函数的方法。利用神经网络对催化传感器的非线性进行校正，大大地提高瓦斯检测的精度。
瓦斯传感器非线性的动态调校
【摘 要】
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热催化元件是广泛地用于瓦斯检测的一种传感器，其非线性特性影响了瓦斯检测的准确性。由于瓦斯传感器的离散性，实行动态调校是非常必要的。本文阐述了通过神经网络模型－Ａｄａｌｉｎｅ模型的网
【机 构】
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中国矿业大学
【出 处】
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仪表技术与传感器
【发表日期】
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2000年11期
【基金项目】
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中国矿业大学科研基金资助项目
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