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基于PSO-RBF的神经网络及其应用

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首先介绍标准RBF神经网络并指出存在的问题,然后介绍粒子群算法并将其用于确定RBF网络参数(连接权,隐节点中心和宽度),最后把PSO-RBF应用到卷取温度控制(CTC)中,对卷取温度进行预测.仿真结果表明PSO-RBF具有学习速度快、精度高等优点。

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来源
《中国钢铁节能环保与自动化会议暨第十一届全国自动化应用技术学术交流会》|2006年|574-576|共3页
会议地点北京
作者
唐红艳; 徐正光;
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作者单位

中国金属学会;

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类轧制自动化;人工神经网络与计算;
关键词
粒子群优化算法; RBF神经网络; 预测控制; 卷取温度控制;

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