神经网络多模型软测量技术及应用 |
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作者姓名: | 高林 顾幸生 |
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作者单位: | [1]华东理工大学自动化研究所 [2]华东理工大学自动化研究所 上海200237 |
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摘 要: | 基于多模型思想,采用模糊聚类的方法对软测量数据进行了分类,对每类数据基于神经网络(NN)建模,采用RBF神经网络构造了每个数据样本的隶属度,将各模型输出的数据进行隶属度加权求和得到最终的软测量输出,并对某催化重整生产装置催化剂再生器氧含量进行了建模研究,获得了满意的结果。
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关 键 词: | 多模型 软测量 模糊聚类 RBF神经网络 催化重整 |
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