| 基于RBF神经网络的三维温度场重建算法 |
| |
| 引用本文： | 周献,王强,缪志农,伍维根. 基于RBF神经网络的三维温度场重建算法[J]. 仪表技术与传感器, 2013, 0(5) |
| |
| 作者姓名： | 周献 王强 缪志农 伍维根 |
| |
| 作者单位： | 1. 西华大学电气信息学院,四川成都,610039
2. 攀枝花学院电气信息工程学院,四川攀枝花,617000 |
| |
| 摘 要： | 声学法测量温度场是目前很具发展前景的一种温度场测量方法,而重建算法是实现声学法温度场重建的关键.提出了一种基于径向基函数(Radical Basis Function,RBF)神经网络的三维温度场重建算法.通过对被测温度场进行三维离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT),再利用RBF神经网络良好的函数逼近能力,实现DCT低阶次项系数向量与声波路径平均温度向量间的映射关系,最后通过逆离散余弦变换实现被测温度场的重建.进行了对模拟温度场的重建仿真,结果表明,该算法具有温度场重建精度高、速度快等特点.
|
| 关 键 词： | 三维温度场 声学测量 离散余弦变换 径向基神经网络 |
Three-dimensional Temperature Field Reconstruction Algorithm Based on RBF Neural Network |
| |
| ZHOU Xian , WANG Qiang , MIAO Zhi-nong , Wu Wei-gen. Three-dimensional Temperature Field Reconstruction Algorithm Based on RBF Neural Network[J]. Instrument Technique and Sensor, 2013, 0(5) |
| |
| Authors: | ZHOU Xian WANG Qiang MIAO Zhi-nong Wu Wei-gen |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | three-dimensional temperature field acoustic measurement DCT RBF |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
