温漂和时漂是电子分析天平产生误差的主要原因，其自动补偿具有重要意义。本文介绍了电子分析天平的工作原理，分析了电子分析天平温漂、时漂的产生机理，提出了一系列克服漂移的自动补偿方法，给出了传感器，硬件电路和软件等方面的自动补偿方案，实际应用表明这些补偿方法是切实可行的。

以实现RBF网络的增量学习能力和提高其增量学习的稳健性为目的，给出了一种RBF网络增量学习算法。算法首先对初始数据集进行聚类得到初始的RBF网络结构，然后采用GAP—RBF算法中的隐层节点调整策略动态调整网络结构实现RBF网络增量学习。RBF网络的初始化降低了初始数据集样本训练顺序对RBF网络性能的影响，增强了其增量学习的稳健性。IRIS数据集和雷达实测数据集仿真实验表明，算法具有较好的增量学习能力。