【摘 要】
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针对常规测温方式应用于微小反应器的局限性以及温度精确测量的需求,提出基于反向传播神经网络（BPNN）的温度测量方法,通过应用目标温度预测值和目标温度测量值的差值处理降低并
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目（ZR2014EEM004）, 山东省重点研发计划资助项目（2015GSF117019）
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针对常规测温方式应用于微小反应器的局限性以及温度精确测量的需求,提出基于反向传播神经网络（BPNN）的温度测量方法,通过应用目标温度预测值和目标温度测量值的差值处理降低并消除空白噪声引起的附加温度影响,分别进行了微小反应器内稳态、非稳态和温度分布的温度测量研究。结果表明：BPNN的预测值与测量值的吻合度高,差值均控制在±0. 05℃,其中25℃和40℃典型稳态工况的差值波动范围为±0. 01℃和±0. 02℃,远优于目标温度测量值的波动范围±0. 05℃和±
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