基于RBF神经网络的红外二氧化碳传感器数学模型

摘要：

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：红外光、二氧化碳传感、数学模型、RBF神经网络、样本数据、训练和测试

所属期刊栏目：25

分类号：TM93

资助基金：教育部高校骨干教师资助计划;教育部留学归国人员基金

在线出版日期：2004-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：72-74,98