Федін, С. С.Зубрецька, І. С.2023-05-012023-05-012022Федін, С. С. Методи та моделі нейромережевої апроксимації градуювальних характеристик NTC-термісторів / С. С. Федін, І. С. Зубрецька // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2022. – № 3. – С. 102-120. – Бібліогр.: 26 назв.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/55154Підтверджено гіпотезу про доцільність застосування RBF-мереж для підвищення точності побудови градуювальних характеристик NTC- термісторів у робочому діапазоні температур без поділу його на піддіапазони. Встановлено, що похибка нейромережевої апроксимації градуювальних харак- теристик NTC-термісторів на основі RBF-мереж не менше ніж у півтора рази нижча за допустиму похибку апроксимації поліноміальної моделі третього по- рядку, яка використовується в програмному забезпеченні сучасних систем збирання та оброблення вимірювальної інформації. Розроблено методику об- роблення вимірювальної інформації з використанням RBF-мереж для автома- тизації процедури побудови індивідуальних градуювальних характеристик і періодичного калібрування NTC-термісторів.ukточністьвимірювальна інформаціяградуювальна характеристикаNTC-термісторробочий діапазон температурфункція перетвореннянейромережева апроксимаціяRBF-мережаaccuracymeasuring datacalibrationNTC-thermistoroperating temperature rangetransformation functionneural network approximationRBFnetworkArticleС. 102-120https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2022.3.07004.855.5:681.586.69