该论文提出一种利用神经网络提高温度传感器可靠性的方法。通过训练神经网络模型，对传感器数据进行分析和修正，有效减少环境干扰带来的误差。研究结果表明，该方法能显著提升温度测量的准确性和稳定性，为气象、水文等领域提供更可靠的监测数据。
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