【摘 要】
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聚丙烯熔融指数的实时预报非常重要却十分困难，提出了一种经过新型蚁群算法优化后的PCA-RBF神经网络方法进行熔融指数预报.PCA将原始数据从高维空间映射到低维空间,剔除冗余信
【机 构】
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工业控制技术国家重点实验室 浙江大学控制系
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聚丙烯熔融指数的实时预报非常重要却十分困难，提出了一种经过新型蚁群算法优化后的PCA-RBF神经网络方法进行熔融指数预报.PCA将原始数据从高维空间映射到低维空间,剔除冗余信息和提取过程特征；RBF神经网络则用来拟合输入与输出之间的非线性关系。最后用适用于连续空间寻优问题的新型蚁群算法对RBF神经网络权值进行优化。实际生产数据的研究结果，表明了所提出的熔融指数预报模型的准确性和可靠性。
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