【摘 要】
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提出了一种训练径向基函数网络(RBFN)的混合算法,该算法采用了一种自适应双抗体群的数据聚类的人工免疫机制,根据输入数据集合白适应地完成样本分类并同时确定RBF网络的隐层
【机 构】
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宁波大学电气工程与自动化研究所,宁波,315211
【出 处】
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2008中国仪器仪表与测控技术报告大会
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提出了一种训练径向基函数网络(RBFN)的混合算法,该算法采用了一种自适应双抗体群的数据聚类的人工免疫机制,根据输入数据集合白适应地完成样本分类并同时确定RBF网络的隐层中心的数量和初始位置,再用聚类后的子模型输出加权求和得到最后的结果。将该算法用于常减压常顶石脑油干点的软测量,与传统的RBFN软测量相比,可以改善因油种频繁切换对常顶干点测量的影响,提高了干点软测量的精度及泛化能力。
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