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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(shí)輸出結(jié)果發(fā)生變化，有時(shí)出現(xiàn)奇異結(jié)果、不穩(wěn)定等問題。模型算法簡(jiǎn)單，在一定參數(shù)范圍內(nèi)精度高，穩(wěn)定性好，容易編程實(shí)現(xiàn)和便于實(shí)際應(yīng)用。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、仿真和誤差分析，對(duì)RBFNN 和GRNN 模型參數(shù)及其適用范圍進(jìn)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(shí)輸出結(jié)果發(fā)生變化，有時(shí)出現(xiàn)奇異結(jié)果、不穩(wěn)定等問題。模型算法簡(jiǎn)單，在一定參數(shù)范圍內(nèi)精度高，穩(wěn)定性好，容易編程實(shí)現(xiàn)和便于實(shí)際應(yīng)用。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、仿真和誤差分析，對(duì)RBFNN 和GRNN 模型參數(shù)及其適用范圍進(jìn)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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