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热敏电阻作为典型的温度传感元件,其阻值随温度变化的非线性特性一直是测量系统设计中的挑战。传统采用查表法或分段线性拟合的方式存在精度与效率难以兼顾的问题。
通过神经网络实现线性化的核心思路是:将热敏电阻的原始阻值作为输入,经过神经网络隐含层的非线性变换后,输出与温度呈线性关系的电压信号。典型的网络结构采用单隐含层设计,激活函数选择Sigmoid或ReLU以捕捉非线性特征,输出层采用线性激活实现最终转换。
相比传统方法,该方案的优势在于:1) 端到端自动学习复杂的R-T曲线关系;2) 可通过增量训练适应不同批次元件的离散性;3) 部署时仅需前向计算,适合嵌入式场景。实际应用中需注意训练数据的温度点分布应覆盖整个工作范围,并考虑硬件实现时的定点数量化误差影响。
该技术为智能传感器领域的非线性补偿提供了新思路,后续可探索结合自适应学习算法实现老化补偿等扩展应用。