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红外甲烷传感器温度校正模型研究

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近年来,红外吸收光谱法已成为测量气体浓度的有效手段,具有精度和灵敏度高,响应速度快,测量范围大,选择性、稳定性和可靠性好,可以快速和连续监测等优点,特别适于对有毒、有害和易燃、易爆气体的浓度检测,因此受到各国广泛重视,具有良好的应用前景。采用BP神经网络,建立了红外甲烷传感器温度校正模型。以隐层节点数为变量,研究了神经网络规模对训练速度和推广能力的影响。将贝叶斯正规化方法与Levenberg-Marquardt优化算法相结合,提高了神经网络训练的效率和推广能力。所建立的模型网络规模小,运算速度快,可以对温度变化引起的红外甲烷传感器非线性误差进行自动校正。

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