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本文首先改进了竞争学习算法，并且在此基础上提出了递阶聚类的思想，然后利用这种思想得到了一种分布式ＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）神经网络。文章最后将这种网络应用于建立精馏塔成分估计的软测量模型。利用精馏塔的现场操作数据进行仿真，效果很好。
分布式RBF神经网络及其在软测量方面的应用
【摘 要】
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本文首先改进了竞争学习算法，并且在此基础上提出了递阶聚类的思想，然后利用这种思想得到了一种分布式ＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）神经网络。文章最后将这种网络应用于建立精馏塔成分估计的软测量模型
【机 构】
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上海交通大学自动化研究所,200030
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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1998年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金!69574018
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