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工业过程中难以测得的过程参量可以通过易测参量进行估计 ,即软测量。本文基于分布式 RBF神经网络提出了实时软测量方法。针对新的数据信息 ,或者对网络进行局部学习 ,或者添加子网。并对分布式网络的综合做了一些改进。文中采用 CSTR模型数据进行仿真 ,仿真结果证实了该算法的有效性。
分布式网络的实时学习算法及其在软测量中的应用
【摘 要】
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工业过程中难以测得的过程参量可以通过易测参量进行估计 ,即软测量。本文基于分布式 RBF神经网络提出了实时软测量方法。针对新的数据信息 ,或者对网络进行局部学习 ,或者添加子网。并对分布式网络的综合做了一些改进。文中采用 CSTR模型数据进行仿真 ,仿真结果证实了该算法的有效性。
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,东北大学信息科学与工程学院,东北大学信息科学与工程学院 沈阳110006,沈阳110006,沈阳110006
【出 处】
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仪器仪表学报
【发表日期】
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2002年03期
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