基于自适应竞争遗传神经网络醋酸乙烯聚合率软测量建模

黄江平; 朱志高; 陶慧汇

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基于自适应竞争遗传神经网络醋酸乙烯聚合率软测量建模

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神经网络具有很强的自组织、自适应和自学习的能力,具有大规模并行运算的能力;但权值和阈值的初始化是随机的,容易陷入局部极小,收敛速度慢;遗传算法具有良好的全局搜索性能,减少了限于局部最优解的风险,鲁棒性强,适用于并行处理,搜索不依赖于梯度信息,但不适合候选解的精调,标准遗传算法交叉率和变异率固定等缺陷;应用自适应竞争遗传神经网络醋酸乙烯聚合率软测量建模,采用保优竞争策略,使两者达到优势互补,取长补短的作用;仿真显示在有限代即可得到较优的结果,网络预测时间短,精度高,符合醋酸乙烯聚合率测量工程要求.

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来源
《计算机测量与控制》 |2010年第10期|2215-2218|共4页
作者
黄江平; 朱志高; 陶慧汇;
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作者单位

华东交通大学;

电气与电子工程学院;

江西;

南昌;

330013;

华东交通大学;

电气与电子工程学院;

江西;

南昌;

330013;

华东交通大学;

电气与电子工程学院;

江西;

南昌;

330013;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据处理、数据处理系统;
关键词
醋酸乙烯聚合率; 自适应遗传算法; BP神经网络; 保优竞争;

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