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算法提升鲁棒性
资料介绍
提高微波传感器的鲁棒性不仅依赖于结构的优化设计，还可通过后续的数据处理方式实现，将能够影响传感器性能的多种变量（如温度、传感器与待测液的距离等）纳入考虑范围，通过算法对这些变量进行校正。
针对温度变化对传感器测量的影响，Kazemi等人利用人工神经网络（ANN）的方式进行温度补偿，使传感器能够在不同温度下实现测量，准确率达到92% [1]。次年，Kazemi等人又提出了一种分类器与回归器级联结构的模型进行温度补偿，不仅提升其在不同温度下的测量稳定性，且能从数据中提取环境温度信息 [2]。
此外，Moradkhani 等人设计的微波传感器通过提取谐振频率、幅度和品质因数等特征，并结合多层感知器神经网络，降低了传感器与被测液体距离变化的影响，提高了对液体浓度测量的可靠性，但对小体积液体的测量仍不准确 [3]。对于无线测量，Gocen等人提出了一种基于UHF RFID的微波传感器标签，利用高斯过程回归（GPR）模型综合考虑阅读器距离和RSSI值，以消除距离影响并准确预测乙醇-水混合物的浓度 [4]。
目前通过算法提高鲁棒性的研究多聚焦于温度、液体与传感器距离等因素对传感器性能的影响，然而在实际测量场景中，液体体积、环境气压以及毛细管厚度（当采用毛细管测量时）等变量同样会影响测量结果。这些因素在后续研究中亟待深入探讨，以进一步提升传感器测量的准确性和可靠性。
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