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基于RBF神经网络的红外二氧化碳传感器数学模型
被引量：
18
1
作者
张广军
武晓利
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期72-74,98,共4页
介绍了红外二氧化碳传感机理和 RBF(Redial Basic Function)神经网络 ,并将带遗忘因子的梯度下降法应用于 RBF神经网络的参数调整。利用 RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力 ,通过采用高精度样本数据训练 RBF网络 ,最终建...
介绍了红外二氧化碳传感机理和 RBF(Redial Basic Function)神经网络 ,并将带遗忘因子的梯度下降法应用于 RBF神经网络的参数调整。利用 RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力 ,通过采用高精度样本数据训练 RBF网络 ,最终建立起了基于 RBF神经网络的红外二氧化碳传感器数学模型。实验结果表明 ,该模型具有较高的精度。
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关键词
红外二氧化碳传感器
数学模型
RBF神经网络
测量精度
人工神经网络
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职称材料
红外二氧化碳传感器测量精度试验研究
被引量：
3
2
作者
钱力
刘力涛
+2 位作者
黄刚
杨京松
傅巍
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022年第11期57-60,72,共5页
研究在单光束双波长结构的红外二氧化碳传感器中,利用参比信号对传感器测量精度的改善。设计了专项试验,分别对传感器进行标定、温度补偿和压力补偿,通过分析传感器在无参比信号、有参比信号和有温度压力补偿信号3种情况下的精度误差,...
研究在单光束双波长结构的红外二氧化碳传感器中,利用参比信号对传感器测量精度的改善。设计了专项试验,分别对传感器进行标定、温度补偿和压力补偿,通过分析传感器在无参比信号、有参比信号和有温度压力补偿信号3种情况下的精度误差,总结得出利用参比信号可以提高红外二氧化碳传感器测量精度。最后,针对环境压力变化范围较大的使用工况,提出采用分段压力补偿模型提高红外二氧化碳传感器测量精度。
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关键词
红外二氧化碳传感器
单光束双波长
参比信号
温度压力补偿
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职称材料
题名
基于RBF神经网络的红外二氧化碳传感器数学模型
被引量：
18
1
作者
张广军
武晓利
机构
北京航空航天大学
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期72-74,98,共4页
基金
教育部优秀青年骨干教师基金
留学归国人员基金资助项目
文摘
介绍了红外二氧化碳传感机理和 RBF(Redial Basic Function)神经网络 ,并将带遗忘因子的梯度下降法应用于 RBF神经网络的参数调整。利用 RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力 ,通过采用高精度样本数据训练 RBF网络 ,最终建立起了基于 RBF神经网络的红外二氧化碳传感器数学模型。实验结果表明 ,该模型具有较高的精度。
关键词
红外二氧化碳传感器
数学模型
RBF神经网络
测量精度
人工神经网络
Keywords
IR light Carbon dioxide sensor Mathematic model RBF neural network Sample data Training and testing
分类号
TP212.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
红外二氧化碳传感器测量精度试验研究
被引量：
3
2
作者
钱力
刘力涛
黄刚
杨京松
傅巍
机构
中国航天员科研训练中心
中国电子科技集团公司第四十九研究所
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022年第11期57-60,72,共5页
文摘
研究在单光束双波长结构的红外二氧化碳传感器中,利用参比信号对传感器测量精度的改善。设计了专项试验,分别对传感器进行标定、温度补偿和压力补偿,通过分析传感器在无参比信号、有参比信号和有温度压力补偿信号3种情况下的精度误差,总结得出利用参比信号可以提高红外二氧化碳传感器测量精度。最后,针对环境压力变化范围较大的使用工况,提出采用分段压力补偿模型提高红外二氧化碳传感器测量精度。
关键词
红外二氧化碳传感器
单光束双波长
参比信号
温度压力补偿
Keywords
infrared carbon dioxide sensor
single beam and dual wavelength
reference signal
temperature and pressure compensation
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RBF神经网络的红外二氧化碳传感器数学模型
张广军
武晓利
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
18
在线阅读
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职称材料
2
红外二氧化碳传感器测量精度试验研究
钱力
刘力涛
黄刚
杨京松
傅巍
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
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参考文献
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