基于径向基神经网络的水饱和含氧量的数据拟合
기우경향기신경망락적수포화함양량적수거의합
Data-Fitting Calibration for Oxygen Saturation of Water Based on Redial Basis Neural Network
  • 万方数据
    河南教育学院学报(自然科学版) 하남교육학원학보(자연과학판)
    JOURNAL OF HENAN INSTITUTE OF EDUCATION (NATURAL SCIENCE EDITION)
    2011年 3期 32-34 ,共3页

    琚新刚%董乐

    거신강%동악

    径向基函数%神经网络%拟合 徑嚮基函數%神經網絡%擬閤
    경향기함수%신경망락%의합
    相关部门提供的标准大气压下水饱和含氧量标定值仅为离散温度点处的数据,这些数据显示了水的饱和含氧量与温度之间呈非线性关系,由此提出了利用Matlab函数创建径向基神经网络对既有标定数据进行分析、拟合.结果显示,该方法达到了误差目标,且较传统方法具有数据存储量小,网络学习时间短,收敛速度快的特点.
    상관부문제공적표준대기압하수포화함양량표정치부위리산온도점처적수거,저사수거현시료수적포화함양량여온도지간정비선성관계,유차제출료이용Matlab함수창건경향기신경망락대기유표정수거진행분석、의합.결과현시,해방법체도료오차목표,차교전통방법구유수거존저량소,망락학습시간단,수렴속도쾌적특점.
    원문보기 원문다운로드 사이트로이동
저자의 최근 논문