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本文提出的利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)或廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)建立熱電偶
特性模型的方法,解決了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)熱電偶模型精度不高、重復(fù)訓(xùn)練時輸出結(jié)果發(fā)生變化,有時出現(xiàn)奇異結(jié)果、不穩(wěn)定等問題。模型算法簡單,在一定參數(shù)范圍內(nèi)精度高,穩(wěn)定性好,容易編程實現(xiàn)和便于實際應(yīng)用。通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、仿真和誤差分析,對RBFNN 和GRNN 模型參數(shù)及其適用范圍進行了比較研究,找到了鎳鉻-康銅熱電偶-270~1000℃模型和鎳鉻-鎳硅熱電偶0~1370℃模型的適宜的分布密度參數(shù)范圍。
特性模型的方法,解決了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)熱電偶模型精度不高、重復(fù)訓(xùn)練時輸出結(jié)果發(fā)生變化,有時出現(xiàn)奇異結(jié)果、不穩(wěn)定等問題。模型算法簡單,在一定參數(shù)范圍內(nèi)精度高,穩(wěn)定性好,容易編程實現(xiàn)和便于實際應(yīng)用。通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、仿真和誤差分析,對RBFNN 和GRNN 模型參數(shù)及其適用范圍進行了比較研究,找到了鎳鉻-康銅熱電偶-270~1000℃模型和鎳鉻-鎳硅熱電偶0~1370℃模型的適宜的分布密度參數(shù)范圍。
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