基于RBF神经网络的功率测量非线性补偿

提出了基于径向基函数神经网络对功率测量值进行频率补偿和温度补偿的方法。通过实例说明了这一方法的应用。结果表明在对所测得的功率值进行校正时，神经网络补偿办法比传统的查表或多重查表法所占用的存储空间少、补偿的精度更高、所花费的时间较少，并且这种方法对由于其他因素所引起的测量结果非线性也同样有补偿作用。