三峡大学学报（自然科学版）
三峽大學學報（自然科學版）
삼협대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHINA THREE GORGES UNIVERSITY(NATURAL SCIENCES)
2008年
4期
55-58
,共4页
传感器%热电阻%温度测量%RBF%神经网络
傳感器%熱電阻%溫度測量%RBF%神經網絡
전감기%열전조%온도측량%RBF%신경망락
为了提高热电阻温度测量精度,用径向基(RBF)神经网络建立了Pt100热电阻温度测量模型并与BP网络模型进行了比较.用分度表数据训练神经网络,研究了模型的分布密度范围,讨论了热电阻检定方法.结果表明:提出的模型精度高、稳定性好;470～560℃范围内,样本数据分度间隔为1℃时,适宜的分布密度范围在0.3～1.0.
為瞭提高熱電阻溫度測量精度,用徑嚮基(RBF)神經網絡建立瞭Pt100熱電阻溫度測量模型併與BP網絡模型進行瞭比較.用分度錶數據訓練神經網絡,研究瞭模型的分佈密度範圍,討論瞭熱電阻檢定方法.結果錶明:提齣的模型精度高、穩定性好;470～560℃範圍內,樣本數據分度間隔為1℃時,適宜的分佈密度範圍在0.3～1.0.
위료제고열전조온도측량정도,용경향기(RBF)신경망락건립료Pt100열전조온도측량모형병여BP망락모형진행료비교.용분도표수거훈련신경망락,연구료모형적분포밀도범위,토론료열전조검정방법.결과표명:제출적모형정도고、은정성호;470～560℃범위내,양본수거분도간격위1℃시,괄의적분포밀도범위재0.3～1.0.
