【摘 要】
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该论文研究了基于多层静态神经网络建立动态系统软测量模型的方法,将同软仪表等测变量相关的过程变量以及等测的主导变量自身过去时刻的值引入神经网络的输入层,使基于多层静
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该论文研究了基于多层静态神经网络建立动态系统软测量模型的方法,将同软仪表等测变量相关的过程变量以及等测的主导变量自身过去时刻的值引入神经网络的输入层,使基于多层静态前向神经网络的软测量系统具有了动态性能.仿真分析同实例分析表明,使用这种基于多层静态前馈神经网络来建立软测量系统的动态模型的可行的.它具有比普通基于神经网络建立的软测量模型更好的效果.此外,论文还探讨了;软测量模型输入变量的选择,借鉴目前已有的各种选取变量的方法,在讨论了各种方法的优缺点之后,综合出一种新的选取变量的方法.即将主成分分析同偏相关分析相结合方法.
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