Soft sensor of outlet acetylene concentration in acetylene hydrogenation reactor based on multiple neural network structure

机译：基于多神经网络结构的乙炔加氢反应器出口乙炔浓度软传感器

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Based on the idea of combining models to improve prediction accuracy and robustness, this paper uses FCM to separate a whole training data set into several clusters with different centers. Each subset is trained by BP neural network. The degrees of membership are used for combining these models to obtain the final result. It has higher approaching precision and better generalization capability than the BP neural network. The result is satisfying when it is used in the soft sensing of outlet concentration of acetylene hydrogenation reactor. Practice has proved that this method is worthy of further application.

机译：基于组合模型以提高预测准确性和鲁棒性的思想，本文使用FCM将整个训练数据集分为几个具有不同中心的聚类。每个子集都由BP神经网络训练。隶属度用于组合这些模型以获得最终结果。它比BP神经网络具有更高的逼近精度和更好的泛化能力。当用于乙炔加氢反应器出口浓度的软检测时，结果令人满意。实践证明，该方法值得进一步应用。

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来源
《Intelligent Control and Automation, 2004. WCICA 2004. Fifth World Congress on》|2004年|p.3409-3412|共4页
会议地点
作者
Bin Wu; Shaojun Li; Mandan Liu; Feng Qian;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词
hydrogenation; pattern clustering; neural nets; fuzzy set theory; chemical sensors; chemical reactors; computerised instrumentation; soft sensor; outlet acetylene concentration; acetylene hydrogenation reactor; multiple neural network structure; fuzzy c means algorithm;

机译：加氢;模式聚类;神经网络;模糊集理论;化学传感器;化学反应器;计算机仪表;软传感器;出口乙炔浓度;乙炔加氢反应器;多个神经网络结构;模糊c均值算法;

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