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论文以被测管管径、管长、测量距离、风速、空气流量五个测量因素为输入，测量结果电离电压值为输出，利用RBF神经网络对LRAD测量结果进行预测。在活度为523．3Bq的^239Puft．放射源环境下，测量220组数据。将BP神经网络与RBF网络对比，两者的平均绝对误差分别为5．65％、4．35％，训练时间分别为1．453、0．769s。实验结果表明：RBF神经网络对LRAD测量结果的非线性校正效果优于BP神经网络。