【摘 要】
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为了准确反映热工过程动态特性,实现热工过程整体优化控制,提出了一类新的径向基函数神经网络（RBF-NN）的建模方法：采用熵方法和竞争学习算法,结合非线性自回归滑动平均（NARMA）模型
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50576106,50876117）.
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为了准确反映热工过程动态特性,实现热工过程整体优化控制,提出了一类新的径向基函数神经网络（RBF-NN）的建模方法：采用熵方法和竞争学习算法,结合非线性自回归滑动平均（NARMA）模型的输入/输出结构实现RBF-NN的优化,辨识RBF-NN结构,并用最小二乘算法（LS）确定权向量,实现了典型的非线性热工过程建模。通过两个实例验证：基于NARMA结构的RBF-NN建模,具有较高的辨识精度和较少的隐层节点。
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