基于RBF神经网络的三维温度场重建算法

作     者：周献 王强 缪志农 伍维根 ZHOU Xian;WANG Qiang;MIAO Zhi-nong;Wu Wei-gen

作者机构：西华大学电气信息学院四川成都610039 攀枝花学院电气信息工程学院四川攀枝花617000 

出 版 物：《仪表技术与传感器》 (Instrument Technique and Sensor)

年 卷 期：2013年第5期

页      面：99-102页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：四川省科技厅科研项目(2011JY0114) 

主　　题：三维温度场 声学测量 离散余弦变换 径向基神经网络 

摘      要：声学法测量温度场是目前很具发展前景的一种温度场测量方法,而重建算法是实现声学法温度场重建的关键。提出了一种基于径向基函数(Radical Basis Function,RBF)神经网络的三维温度场重建算法。通过对被测温度场进行三维离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT),再利用RBF神经网络良好的函数逼近能力,实现DCT低阶次项系数向量与声波路径平均温度向量间的映射关系,最后通过逆离散余弦变换实现被测温度场的重建。进行了对模拟温度场的重建仿真,结果表明,该算法具有温度场重建精度高、速度快等特点。