期刊文章详细信息
基于RBF神经网络的Pt100热电阻特性模型研究
Research on Model of Characteristics of Pt100 Thermal Resistor Based on RBF Neural Network
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]三峡大学电气信息学院智能视觉与图像信息研究所,湖北宜昌443002
基 金：湖北省教育厅自然科学研究计划项目(D200513001)
年 份：2008
卷 号：30
期 号：4
起止页码：55-58
语 种：中文
收录情况：AJ、CAS、INSPEC、ZGKJHX、普通刊
摘 要：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．
关 键 词：传感器 热电阻 温度测量 RBF 神经网络
分 类 号：TP183] TM930.9]
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