【摘 要】
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微波谐振腔含水率传感器测量过程中输入谐振频率、品质因数和环境温度与含水率之间为多元非线性函数关系,而多元非线性回归算法的优劣是决定测量精度的主要因素。针对这一问
【机 构】
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黑龙江省电子工程高校重点实验室(黑龙江大学),哈尔滨市,150080
【出 处】
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2008中国仪器仪表与测控技术报告大会
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微波谐振腔含水率传感器测量过程中输入谐振频率、品质因数和环境温度与含水率之间为多元非线性函数关系,而多元非线性回归算法的优劣是决定测量精度的主要因素。针对这一问题,提出使用径向基函数神经网络对测量过程的输入输出进行多元非线性回归。该方法避免了经典BP算法容易陷入局部极小,训练效率低的缺点,保持了较高的泛化精度,且收敛速度快,进而提高了测量精度。实验表明,应用本文径向基神经网络多元非线性回归方法的含水率测量值与真实值间相对误差均方差为0.076,相对误差均值为0.103,相对误差最大值为0.154。
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