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基于BP网络的温度预测在高压气密性检测中的应用

         

摘要

介绍了温度在差压法气密性检测法中对检测精度的影响,然后提出了通过正向建模建立BP网络,并利用实验样本来训练网络。将训练好的神经网络用来预测高压气密性检测中需要检测的大体积容器内的温度,并将预测到的温度应用到智能气密性检测判断中,大大提高了高压气密性检测的精度。

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