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基于带有回归单元的Elman神经网络对腈纶生产中的加热器进行建模,采用一种带惯性项的动态反向传播学习算法,克服了通常的动态BP算法振荡和收敛速度慢的弱点. 实例表明,利用该方法迭代后的学习结果最大相对误差为0.1%.
基于神经网络的加热器建模方法
【摘 要】
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基于带有回归单元的Elman神经网络对腈纶生产中的加热器进行建模,采用一种带惯性项的动态反向传播学习算法,克服了通常的动态BP算法振荡和收敛速度慢的弱点. 实例表明,利用该
【机 构】
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大庆石油学院自动化与控制工程系,大庆市大同区信息中心,;
【出 处】
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大庆石油学院学报
【发表日期】
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2001年3期
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