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《计算机仿真》 2015年07期
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一种基于神经网络算法的高温测量方法

王维哲  赵伟  
【摘要】:在高温测量的过程中,被测物体光谱发射率稳定性差,采用传统算法进行高温测量,在建立测温模型时,存在测温精确度降低的问题。为解决上述问题,提出了一种采用神经网络算法的颜色法高温测量系统的测温方法。利用彩色数码相机对高温物体在各种温度散发的颜色光进行标定,利用图像识别技术对图像进行识别,融合变换光圈快门组合的方法将测温范围扩大到高温生产的常用温度范围,通过组建RBF神经网络测量模型和标定减少CCD光谱响应带宽和被测对象光谱发射率三方面对测温精度的影响,建立精确的颜色法高温测量系统的测温模型。实验结果证明,神经网络颜色法高温测量系统测温精确性高,适应性强。
【作者单位】河南职业技术学院信息工程系;郑州大学软件技术学院;
【分类号】:TP183;TP274

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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