【摘 要】
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针对输入过程可分为若干时间阶段,输出为时间函数的系统,提出了一种新型级联过程神经元网络模型。该模型是将连续输入、离散输出的级联过程神经元网络进行扩展,使系统的输入
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)(2007AA04Z198);新世纪优秀人才支持计划(NECT-05-0485);江南大学创新团队发展计划
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针对输入过程可分为若干时间阶段,输出为时间函数的系统,提出了一种新型级联过程神经元网络模型。该模型是将连续输入、离散输出的级联过程神经元网络进行扩展,使系统的输入输出均为时变函数。将该模型应用于pensim仿真平台对青霉素发酵建模研究,结果表明,改进的级联过程神经元网络预测精度高,模型准确,能够较好的反映系统的时变特性,适合高精度的在线快速建模。
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