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首页> 外文会议>International Conference on Natural Computation;ICNC '09 >Cultural Particle Swarm Optimization Neural Network and Its Application in Soft-Sensing Modeling
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Cultural Particle Swarm Optimization Neural Network and Its Application in Soft-Sensing Modeling

机译：文化粒子群优化神经网络及其在软传感建模中的应用

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Combining particle swarm optimization algorithm (PSO) with cultural algorithm (CA), a new cultural particle swarm optimization algorithm (CPSO) is proposed by this paper. Then, Both CPSO and PSO are used to resolve the optimization problems of five widely used test functions, and the results show that CPSO has better optimization performance than PSO. Next, CPSO is applied to train artificial neural network (NN) to construct a neural network based on cultural particle swarm optimization algorithm (CPSONN). Finally, CPSONN is applied in soft-sensing modeling of acrylonitrile yield and simulation results show that the method proposed by this paper is feasible and effective in soft-sensing modeling of acrylonitrile yield.
机译：结合粒子群优化算法（PSO）和文化算法（CA），提出了一种新的文化粒子群优化算法（CPSO）。然后，使用CPSO和PSO来解决五个广泛使用的测试功能的优化问题，结果表明CPSO比PSO具有更好的优化性能。然后，将CPSO应用于训练人工神经网络（NN），以基于文化粒子群优化算法（CPSONN）构造神经网络。最后，将CPSONN应用于丙烯腈收率的软测量建模，仿真结果表明，本文提出的方法在丙烯腈收率的软测量建模中是可行和有效的。

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