【摘 要】
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对于化工过程中带噪声、强耦合的高维数据建模问题,常规的函数连接神经网络(functionallinkneuralnetworks,FLNN)无法有效地进行处理。为解决该问题,提出一种基于主元分析(pr
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,智能过程系统工程教育部工程研究中心,中石化炼化工程（集团）股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金重点基金项目(61533003);国家自然科学基金青年基金项目(61703027);中央高校基本科研业务费专项资金(ZY1704,JD1708)~~
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对于化工过程中带噪声、强耦合的高维数据建模问题,常规的函数连接神经网络(functionallinkneuralnetworks,FLNN)无法有效地进行处理。为解决该问题,提出一种基于主元分析(principalcomponentsanalysis,PCA)的函数连接神经网络(PCA-FLNN)。通过对FLNN的函数扩展层进行特征提取,不仅去除变量间的线性相关关系,而且提取数据的主成分,进而简化FLNN学习数据的复杂度。为验证所提方法的有效性,首先采用UCI数据AirfoilSelf-Noise对其性能
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