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模糊神经网络及其在聚酯酯化建模中的应用

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本文提出一种通过改进减法聚类优选模糊规则的模糊神经网络建模方法.该算法仅从已知的输入输出数据中,就能快速确定模糊规则的数目;给出了模糊规则中参数的确定方法,用误差反传法优化参数;最后用该方法对聚酯的酯化率建立软测量模型.仿真结果表明该方法运算速度快,模糊规则较少,同时具有的良好泛化性能,能够满足软测量建模精度的要求.

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来源
《第十六届中国过程控制学术年会暨第四届全国故障诊断与安全性学术会议》|2005年|107-110|共4页
会议地点山东济南
作者
王新刚; 侍洪波;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类缩聚反应过程;
关键词
减法聚类; 软测量; 聚类半径; 模糊神经网络; 聚酯酯化;

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