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介绍了将基于模糊c均值聚类 (FCM)算法的多模型建模方法 (简称FMM)与径向基函数神经网络 (RBFM)相结合 ,先用FCM算法将训练集聚类 ,再用隶属度将子模型的输出结合起来 ,从而完成软测量模型的建立。这种方法不仅增强了在对象的整个输入空间的预测精度 ,同时减少了隐层节点数目 ,加快了学习速度。算法仿真表明 ,所提出的算法是处理橡胶混炼粘度软测量建模的一种很有效的方法。