在现代工业与科学技术领域，传感器的应用无处不在，其测量精度往往直接影响着整个系统的性能与可靠性。高精度、大量程传感器在使用过程中需要进行严格的标定，以确保其输出与真实值之间能够保持一致。然而，一次性完成整个量程的标定不仅耗时费力，且对于一些极端工作条件下的传感器而言，可能是不可行的。因此，开发一种能够有效处理分段标定的方法显得尤为重要。本研究提出了一种基于优化的灰色神经网络模型，通过预测分段标定过程中的特征值缺失，实现高精度传感器的分段标定。
在研究之初，研究者首先考虑了传统灰色GM(1,1)模型在处理具有大量程和高精度要求的传感器标定中的应用。灰色GM(1,1)模型是灰色系统理论中的一种重要预测模型，它专门针对含有不确定性和非完整信息的数据序列进行建模与分析。该模型的优势在于能够用微分方程来逼近原始数据的变化趋势，并采用生成序列处理数据序列的不完整性。然而，灰色GM(1,1)模型在处理具有较大波动性的数据序列时，其预测精度往往不能令人完全满意。为了改善这一状况，研究者提出对原始模型进行优化，具体做法是引入中心逼近的思想，通过调整模型参数，使得模型能够更好地逼近实际数据，从而在一定程度上减少序列变化的幅度，提升模型的预测性能。
为了进一步提高预测精度，研究者将BP（Backpropagation）神经网络引入到灰色GM(1,1)模型的残差序列修正中。BP神经网络作为深度学习领域的一项基本技术，在许多复杂数据建模任务中都表现出了其强大的适应性和泛化能力。它采用反向传播算法通过连续的迭代过程调整网络参数，以最小化输出误差。在本研究中，BP神经网络用于修正优化后的灰色GM(1,1)模型在预测过程中产生的误差，通过网络的学习机制来补偿模型在某些区间的预测不足，进而实现对传感器分段标定过程的高精度拟合。
实验结果表明，该组合模型在对待标定传感器和标准传感器进行组合预测时，平均残差分别降低至0.023和0.401，这充分证明了该方法在分段标定传感器时的有效性和准确性。通过这一研究成果，研究者为大量程高精度传感器的静态特性曲线拟合提供了新的技术途径。
关键词“传感器分段标定”、“优化灰色GM(1,1)模型”、“BP神经网络”和“曲线拟合”揭示了本研究的核心内容和研究方向。综合运用灰色系统理论和深度学习技术，本研究不仅为传感器技术的发展提供了理论支持和实践指导，而且在工业自动化、航空航天、医疗设备等应用领域具有广阔的应用前景。特别地，在工业自动化领域，传感器的分段标定将有助于提高生产效率和产品质量。在航空航天领域，高精度的传感器能够为飞行器的稳定性和安全性提供更加准确的数据支持。在医疗设备领域，精确的传感器标定则是保障诊断准确性的关键因素。
总而言之，基于灰色神经网络的传感器分段标定技术的提出，不仅提升了复杂传感器标定的技术水平，也为企业节约了时间和成本，这对于推动相关行业的技术创新与进步具有重要的现实意义。
