基于神经网络的热电偶非线性校正
时间:10-28
来源:互联网
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- 4 结论
本文采用基于虚拟仪器编程语言CVI编成的BP神经网络训练仪对K型镍铬-镍硅热电偶的非线性进行了校正,获得了非线性校正模型,校正前后非线性降低了一个数量级,实现热电偶的非线性校正。
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- 基于BP神经网络的模拟电路诊断系统研究(04-07)
- 电网谐波的产生及其检测方法分析(06-03)
- 基于神经网络的有源电力滤波器应用研究(11-10)
- 基于图像处理技术的汽车牌照识别系统设计(11-17)
- 基于人工智能和现代信息信号处理的模拟电路故障诊断(02-28)
