【摘 要】
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连续搅拌反应釜(continuous stirred tank reactor, CSTR)是典型的化工过程之一，本文针对其强非线性特性，提出一种量化核最小均方(quantized kernel least mean square , QKLMS
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院; 甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心; 甘肃省物流与运输装备行业技术中心;
【出 处】
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Journal of Measurement Science and Instrumentation
【基金项目】
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National Natural Science Foundation of China (No. 51467008);Scientific Research Projects of Colleges and Universities in Gansu Province（Nos. 2018C-10, 2017D-09）
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连续搅拌反应釜(continuous stirred tank reactor, CSTR)是典型的化工过程之一，本文针对其强非线性特性，提出一种量化核最小均方(quantized kernel least mean square , QKLMS)算法。该算法基于一种简单在线矢量量化技术替代稀疏化准则，可以对输入空间进行压缩，从而抑制核学习算法中径向基函数(radial basis function, RBF)结构的增长。为验证该算法的有效性，将其应用于CSTR过程的模型辨识中，构建冷却剂流量与生成物浓度之间的非线性映射关系。同时，将所提算法与最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LS-SVM)、回声状态网络(echo state network, ESN)以及核极限学习机(extreme learning machine with kernels, KELM)等算法进行比较。实验结果表明，在同等条件下，本文所提算法具有更高的辨识精度和更好的在线学习能力。
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