热电偶RBF神经网络模型分布密度范围研究

• 作者: 刘勇 向学军 夏昌浩
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 热电偶 神经网络 RBF GRNN 分布密度
• 年，卷（期）: 2007,（31）
• 所属期刊栏目: 传感器与仪器仪表
• 页码范围: 121-123
• 页数: 3页
• 分类号: TP183|TM930.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.31.053

摘要

本文提出的利用径向基神经网(RBFNN)或广义回归神经网络(GRNN)建立热电偶特性模型的方法,解决了BP神经网络热电偶模型精度不高、重复训练时输出结果发生变化,有时出现奇异结果、不稳定等问题.模型算法简单,在一定参数范围内精度高,稳定性好,容易编程实现和便于实际应用.通过网络训练、仿真和误差分析,对RBFNN和GRNN模型参数及其适用范围进行了比较研究,找到了镍铬一康铜热电偶-270～1000℃模型和镍铬一镍硅热电偶0～1370℃模型的适宜的分布密度参数范围.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向学军		48	304	11.0	15.0
2	刘勇		55	304	8.0	15.0
3	夏昌浩		33	196	8.0	13.0