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自组织神经模糊系统及其在辛烷值软测量中的应用

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本文提出一种基于神经网络的自组织模糊系统,该系统由前向多层神经网络构成,分两阶段学习:竞争学习阶段、监督学习阶段.该系统最大的特点是根据输入数据的分布灵活地划分模糊集合;根据同一聚类空间输出数据的分布确定模糊规则数,而不只是由输出数据的平均值确定.最后将该系统用于某炼油厂辛烷值的软测量建模,实验结果表明,该系统具有结构简单、学习速度快、建模精度高、泛化能力强等优点,优于UOP专利模型.

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来源
《中国仪器仪表学会第三届青年学术会议》|2001年|269-270304|共3页
会议地点沈阳
作者
贾立; 俞金寿;
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作者单位

中国仪器仪表学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类基础理论;人工神经网络与计算;
关键词
模糊推理; 神经模糊系统; 竞争学习; 辛烷值; 软测量;

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