[发明专利]一种应用于电子秤的基于BP神经网络补偿温度增益方法在审
| 申请号： | 201711277422.3 | 申请日： | 2017-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN108332837A | 公开（公告）日： | 2018-07-27 |
| 发明（设计）人： | 姜智;陈华辉 | 申请（专利权）人： | 芯海科技（深圳）股份有限公司 |
| 主分类号： | G01G23/01 | 分类号： | G01G23/01;G01G23/48;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市凯达知识产权事务所 44256 | 代理人： | 刘大弯 |
| 地址： | 518067 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种应用于电子秤的基于BP神经网络补偿温度增益方法，该方法包括步骤：101、建立称重传感器温度增益校正的神经网络模型；102、获得网络的学习训练样本数据；103、对样本数据进行预处理；104、对样本数进行网络训练；105、测试网络预测效果；106、将补偿公式写入单片机固件程序内。本发明能够利用神经网络方法对温度传感器进行校正，能够快速、准确实现称重传感器的温度补偿，不仅使补偿环节的精度达到测量允许误差范围内，而且对于没有训练的温度点具有预测补偿效果。 | ||
| 搜索关键词： | 温度增益 称重传感器 样本数据 电子秤 校正 预处理 神经网络模型 温度传感器 补偿公式 补偿环节 测试网络 固件程序 神经网络 网络训练 温度补偿 学习训练 预测补偿 允许误差 单片机 温度点 样本数 应用 写入 测量 预测 网络 | ||
【主权项】：
1.一种应用于电子秤的基于BP神经网络补偿温度增益方法，其特征在于该方法包括如下步骤：101、建立称重传感器温度增益校正的神经网络模型；102、获得网络的学习训练样本数据；103、对样本数据进行预处理；104、对样本数进行网络训练；105、测试网络预测效果；106、将补偿公式写入单片机固件程序内。
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