基于L-M算法的反向传播网络的湿度传感器输出误差补偿研究

作者：梁杰; 晏天; 李庆超湿度传感器误差补偿反向传播网络共轭梯度算法拟牛顿算法

摘要：针对湿度传感器的输出非线性问题，提出了基于L-M算法建立BP神经网络进行补偿校正，实现电阻型湿度传感器的输入与输出非线性补偿，并与共轭梯度算法、拟牛顿算法所建立的神经网路模型进行对比，重点比较了模型迭代性能、标准偏差；最后发现当神经网络用L-M算法进行训练模拟时在迭代性能、标准偏差等方面具有更优异的表现，更适合湿度传感器的非线性特性的补偿校正。

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