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摘要
针对煤矿井下环境复杂,干扰成分多,温度、压力等对井下红外甲烷传感器测量精度影响等问题,提出了基于RBF神经网络矿用红外甲烷传感器补偿方法,开展了相应研究,包括神经网络函数逼近能力分析,神经网络模型选取,RBF神经网络结构确定,RBF神经网络聚类个数由最大最小距离法来确定,RBF神经网络中心和扩展常数通过K-means聚类计算,实验结果表明,RBF神经网络补偿算法是有效的,提高了甲烷传感器测量精度,消除了温度及压力干扰。
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单位煤炭科学技术研究院有限公司
