基于热电偶动态校准的非线性拟合方法研究

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为了提高热电偶动态校准的准确性,采用半导体激光器、红外探测器和被校准热电偶组成新的热电偶动态校准系统,分析了动态校准中红外探测器静态校准目的。根据反向传播神经网络原理,确定了反向传播神经网络的结构和参量,同时针对普通K型铠装热电偶进行了动态校准实验,得到红外探测器静态校准数据,由此数据采用最小二乘法和反向传播神经网络分别进行数据的非线性拟合,对两种方法的拟合结果进行了分析,并给出了拟合曲线。结果表明,在样本数据少、分布不均匀的情况下,反向传播神经网络拟合效果优于传统的最小二乘法,减小了由于数据拟合所带来的
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