会议论文《基于湿敏元件温度补偿的BP神经网络改进研究》提出了一种改进的BP神经网络方法，用于提高湿敏元件在不同温度下的测量精度。该研究针对传统BP神经网络在温度补偿中的不足，引入了优化算法，提升了模型的收敛速度和预测性能。通过实验验证，该方法有效降低了温度变化对湿度测量的影响，具有良好的应用前景。
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