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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.