【摘 要】
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间歇过程是一类具有典型复杂非线性特性的生产过程,可以利用模糊神经网络（NFM）建立其输入输出的非线性映射关系。在前期的研究中曾提出过基于概率密度函数（PDF）技术的模型训练方
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院自动化系
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间歇过程是一类具有典型复杂非线性特性的生产过程,可以利用模糊神经网络（NFM）建立其输入输出的非线性映射关系。在前期的研究中曾提出过基于概率密度函数（PDF）技术的模型训练方法,成功解决了传统的基于MSE准则训练方法模型泛化能力弱的问题,但又产生了概率密度难以估计及目标PDF未知时模型性能不稳定的问题。针对这两个问题,引入了新的概率密度窗宽估计方法,并提出了在目标PDF未知时采用PDF预估器及其收缩策略的算法。仿真实验表明：该方法能够保证足够的概率密度估计精度和模型预测性能。
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