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基于神经网络融合的传感器温度误差补偿

资料介绍
海底油气输送管道漏磁检测装置工作于高温高压环境下，其中的InSb霍尔传感器对温度敏感，需要补偿温度误差。该文构建了多传感器融合模型，将多个霍尔传感器和温度传感器的输出用径向基函数(RBF)神经网络进行融合，用遗传算法对网络进行训练。实验室检测数据和反演出的缺陷形状表明，采用神经网络融合方法进行误差补偿，简单方便，霍尔传感器输出的平均温度敏感系数降低了两个数量级。
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基于神经网络融合的传感器温度误差补偿
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