基于BP神经网络的天平计量性能研究

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外部环境的变化会对电子天平的称量准确度带来不同程度的干扰。本文根据影响电子天平的两个重要因素温度和湿度提出了一种基于BP神经网络的补偿方法,以提高天平计量性能。该方法通过分析影响电子天平称量准确度的原因,将外部环境温度和湿度数据作为模型输入,运用BP神经网络寻找最优参数,建立电子天平称量误差模型并进行误差补偿,最后通过实验对比分析补偿前后数据的误差,证实本文提出的方法满足《JJG1036-2008电子天平检定规程》对称量准确度的要求,也同时也为科研及计量专业人员提供了较准确的称量值。
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