模糊神经网络的混合学习算法及其软测量建模

刘瑞兰; 苏宏业; 褚健

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提出了一阶TSK模糊神经网络的混合学习算法,算法由三部分组成:基于模糊聚类的网络初始化;基于梯度下降的规则前件的学习算法;基于部分最小二乘的规则后件的学习算法。该混合算法可以根据训练样本的分布自动确定模糊神经网络的初始值,当输入变量个数多时不会出现模糊规则数爆炸现象,训练速度快,模型精度高。将混合学习算法应用到PTA工业过程中4-CBA含量的软测量建模中,取得了令人满意的效果。

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来源
《系统仿真学报》 |2005年第12期|2878-2881|共4页
作者
刘瑞兰; 苏宏业; 褚健;
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作者单位

南京邮电大学自动化学院;

工业控制技术国家重点实验室浙江大学先进控制研究所;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
混合学习; TSK模糊神经网络; 软测量; 部分最小二乘; 模糊聚类;

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