【摘 要】
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针对红外温度传感器的测温精度易受环境温度的影响,提出了一种基于粒子群优化（PSO）BP（PSO-BP）神经网络的温度补偿方法。所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢、且易陷入
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针对红外温度传感器的测温精度易受环境温度的影响,提出了一种基于粒子群优化（PSO）BP（PSO-BP）神经网络的温度补偿方法。所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢、且易陷入局部最优的问题,以热电堆传感器的环境温度补偿为例,进行算法实现,并以单纯的BP算法做对照。仿真结果表明：提出的PSO-BP算法对环境温度有明显的补偿效果,且优于单纯的BP算法补偿。所构建的补偿模型具有较高的补偿精度和实用价值。
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