【摘 要】
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本文基于组织光学和人工神经网络理论,提出了一种全新的确定生物体热物性参数的方法.利用积分球系统测量介质组织光学特性参数,以该特性参数作为人工神经网络输入变量,以热物性参数的数据为目标变量,利用神经网络的自学习系统,最终建立光学特性参数与物性参数间的非线性映射-黑箱模型.通过测量多种已知物性参数物质的组织光学特性参数,利用黑箱模型得到热物性参数的计算值和已知真实值的相对误差均在5﹪以内.该方法不仅可
【机 构】
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天津大学环境工程学院,天津,300134 天津商学院机械工程学院,天津,300072
【出 处】
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2006中国工程热物理学会传热传质学学术会议
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本文基于组织光学和人工神经网络理论,提出了一种全新的确定生物体热物性参数的方法.利用积分球系统测量介质组织光学特性参数,以该特性参数作为人工神经网络输入变量,以热物性参数的数据为目标变量,利用神经网络的自学习系统,最终建立光学特性参数与物性参数间的非线性映射-黑箱模型.通过测量多种已知物性参数物质的组织光学特性参数,利用黑箱模型得到热物性参数的计算值和已知真实值的相对误差均在5﹪以内.该方法不仅可用于测量生物体的各种热物性参数,也为其它领域各种参数的测量提出了一种新的思路.
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