【摘 要】
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针对一致关联度算法不具有普遍性和动态改变惯性权的自适应粒子群算法（DCW）不易跳出局部收敛能力的缺陷,本文提出了完全关联度算法和自适应变异的动态粒子群优化算法。完全关联
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针对一致关联度算法不具有普遍性和动态改变惯性权的自适应粒子群算法（DCW）不易跳出局部收敛能力的缺陷,本文提出了完全关联度算法和自适应变异的动态粒子群优化算法。完全关联度算法主要用来选择软测量的辅助变量。在改进的粒子群优化算法中,除了采用动态惯性权重外,还引入了自适应学习因子和新的变异算子。为了构造一种性能较好的神经网络,采用改进的粒子群优化算法来优化神经网络所有的权值参数,并将提出的软测量建模方法预测延迟焦化的汽油干点,实验结果表明,与DCW算法优化神经网络（DCWNN）的建模方法相比,该算法不仅具有较
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