本文提出的利用径向基神经网络（RBFNN）或广义回归神经网络（GRNN）建立热电偶特性模型的方法，解决了BP 神经网络热电偶模型精度不高、重复训练时输出结果发生变化，有时出现奇异结果、不稳定等问题。模型算法简单，在一定参数范围内精度高，稳定性好，容易编程实现和便于实际应用。通过网络训练、仿真和误差分析，对RBFNN 和GRNN 模型参数及其适用范围进行了比较研究，找到了镍铬-康铜热电偶-270～1000℃模型和镍铬-镍硅热电偶0～1370℃模型的适宜的分布密度参数范围。
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