标题：基于深度学习的传感器数据自动拟合方法
作者：匡俊 刘雪峰；黄宴云
作者单位：红河哈尼族彝族自治州检验检测院，云南 蒙自 661199；广东省新兴县质量技术监督检测所，广东 新兴 527400
关键字：自动分段拟合；梯度下降算法；多项式拟合；温度校准
摘要：致力于解决以NTC热敏电阻为例的温度传感器数据的处理问题，提出了一种创新的基于深度学习的自动分段与拟合方法。在自动分段环节采用梯度下降法，将温度数据精准地划分为连续且内部一致的数据段，更精准地捕捉温度变化的细微特征；对于每个数据段，进一步设计了自动选点算法，该算法通过识别并利用局部特征点，显著优化了多项式拟合过程，从而提高了拟合的精度与稳定性。结论显示，在0~125℃测量范围内，4支NTC热敏电阻的测量误差在-0.01~0.01℃，有效验证了该方法的可行性。