端面热电阻是一种广泛应用于测量温度的传感器，其测量结果对温度的线性响应对于精确的温度测量至关重要。然而，由于各种因素的影响，热电阻的输出往往呈现出非线性特征。因此，对端面热电阻进行线性化校准，以提高其测温精度，是十分必要的。
端面热电阻是一种利用导体电阻随温度变化的特性来测量温度的传感器。其工作原理基于塞贝克效应或皮尔兹效应，即当电流通过导体时，导体的一端会吸收热量并产生温差，使得导体的电阻发生变化。通过测量这种电阻变化，可以确定导体一端的温度。
线性化校准方法
为了端面热电阻的测温精度，必须对其进行线性化校准。目前常用的线性化校准方法主要有以下几种：
温度-电阻标定法：通过在已知温度下测量热电阻的电阻值，建立温度与电阻之间的标定表。然后根据实际测量得到的电阻值，查表找出对应的温度值，从而得到校准后的温度测量结果。
最小二乘法拟合：利用最小二乘法对热电阻的电阻值和温度进行线性拟合，得到一条最佳拟合直线。根据这条直线，可以计算出任意电阻值对应的温度值，从而实现线性化校准。
神经网络法：利用神经网络技术，通过对大量已知样本的学习，建立温度与电阻之间的映射关系。通过训练好的神经网络，可以直接根据热电阻的电阻值预测对应的温度值，从而实现线性化校准。
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