【摘 要】
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针对BP神经网络算法在用于函数逼近时，存在着收敛速度慢、易陷入局部极小的不足，提出基于RBF（径向基函数，Radail Basis Function）神经网络的建模与优化方法，并以典型复杂系统联合制
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针对BP神经网络算法在用于函数逼近时，存在着收敛速度慢、易陷入局部极小的不足，提出基于RBF（径向基函数，Radail Basis Function）神经网络的建模与优化方法，并以典型复杂系统联合制碱工业过程为例，利用神经网络算法的强大学习能力建立RBF神经网络模型，并进行优化研究。以联合制碱工业过程中的煅烧工段为例进行了仿真研究，仿真结果显示RBF神经网络的优越性，效果令人满意。
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