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针对混合智能模型的多神经网络结构特征,提出一种模型参数的在线辨识算法。该算法在起始阶段利用混沌优化算法寻找初始点,随后采用BFS法完成参数寻优过程。对处于扰动状态下的预分馏塔的仿真结果表明,该算法可以有效地解决一类多神经网络模型的在线参数辨识问题。
一种多神经网络混合模型的学习算法研究
【摘 要】
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针对混合智能模型的多神经网络结构特征,提出一种模型参数的在线辨识算法。该算法在起始阶段利用混沌优化算法寻找初始点,随后采用BFS法完成参数寻优过程。对处于扰动状态下的预分馏塔的仿真结果表明,该算法可以有效地解决一类多神经网络模型的在线参数辨识问题。
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2004年12期
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