神经网络补偿在数字补偿网络中的应用案例

神经网络补偿在数字补偿网络中的应用案例包括：

1. BP神经网络温度补偿器设计：利用BP神经网络对温度变化引起的电子元器件特性变化进行补偿，以减少误差。

2. 深度神经网络在光纤非线性补偿中的应用：使用深度卷积循环神经网络(DCRNN)进行偏振模色散(PMD)的分布式补偿，提高性能。

3. 基于MATLAB神经网络工具的位移传感器补偿方案：使用神经网络算法对电涡流位移传感器进行非线性补偿和温度补偿。

4. 基于深度神经网络补偿模型的轨道预报技术：使用受限玻尔兹曼机和马尔可夫链蒙特卡洛采样算法进行轨道预报补偿。

5. 基于神经网络技术的虚拟传感器温度补偿系统：结合多传感器数据融合技术和神经网络技术，创建虚拟压阻式传感器的温度补偿系统，提高测量稳定性。

这些案例展示了神经网络补偿技术在提高数字补偿网络性能方面的潜力，特别是在温度补偿、非线性补偿和传感器误差校正等方面。