| 基于径向基函数神经网络法识别变压器油中微量特征气体 |
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| 引用本文： | 常炳国,吴浩扬,刘君华,周晓华.基于径向基函数神经网络法识别变压器油中微量特征气体[J].西安交通大学学报,1999,33(12):13-16. |
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| 作者姓名： | 常炳国 吴浩扬 刘君华 周晓华 |
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| 作者单位： | 1. 西安交通大学,710049,西安
2. 西安电子科技大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，陕西省计划科学研究项目 |
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| 摘 要： | 研究了采用气敏阵列与神经网络技术检测混合气体浓度的一种新方法，并将其应用于探测变压器油中微量特征气体．实验检测了φ（Ｈ２） 为０ ～５ ×１０ － ６ 和φ（Ｃ２ Ｈ２） 为１ ×１０ － ６ ～１３ ×１０ － ６ 的混合气体，结果测得氢气绝对误差最大值为０ ．１７ ×１０ － ６ ，乙炔绝对误差最大值为０ ．５３ ×１０ － ６ ．可见，该方法有效地提高了气敏元件的选择性，使混合气体浓度测量的准确性显著提高
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| 关 键 词： | 变压器 径向基函数神经网络 特征气体 |
| 修稿时间： | 1999-01-11 |
Evaluation of Gas Concentration by Neural Network Technology |
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| Chang Bingguo,Wu Haoyang,Liu Junhua,Zhou Xiaohua.Evaluation of Gas Concentration by Neural Network Technology[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,1999,33(12):13-16. |
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| Authors: | Chang Bingguo Wu Haoyang Liu Junhua Zhou Xiaohua |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | transformer radial base function neural network characteristic gas |
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