【摘 要】
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传统汽车衡称重误差补偿过程繁琐、称重结果准确度低,为此提出了一种基于多径向基函数神经网络（RBFNN）的汽车衡误差补偿方法.根据汽车衡不同检定秤量段的最大允许误差确定多个
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,湖南师范大学工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60272051）, 商务部优化机电和高新技术产品进出口结构资金项目（财企[2007]301号）
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传统汽车衡称重误差补偿过程繁琐、称重结果准确度低,为此提出了一种基于多径向基函数神经网络（RBFNN）的汽车衡误差补偿方法.根据汽车衡不同检定秤量段的最大允许误差确定多个子RBFNN,每个子RBFNN负责一段秤量范围的误差补偿,建立相应秤量段的称重误差补偿模型,并给出补偿模型的训练算法.将各子RBFNN并联组合,利用自适应选择网络,自动选择合适的子RBFNN,完成不同称重段的最优补偿,从而获得全量程的最佳补偿效果.仿真实验表明,这种多RBFNN补偿方法与由单个RBFNN实现全量程补偿的方法相比,子RBFN
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