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采用基于混合自适应K-均值和LMS算法的径向基神经网络对离子交换树脂法回收氰化废液工艺中中和过程的模型进行了辨识,并进行了仿真检验;在相同收敛条件下。对RBF和经典算法BP进行了比较;表明了前者具有更高的网络学习速率,更快的收敛速度,更好的非线性逼近能力。研究表明,RBF为非线性动态系统的建模提供了一种有效方法。