【摘 要】
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该文以石化丙烯腈生产工艺的丙烯腈AN收率为实际应用背景,对软测量建模方法进行了研究,重点分析了模糊神经网络建模技术.该文讨论了数据预处理中的误差分析、数据变换、数据
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该文以石化丙烯腈生产工艺的丙烯腈AN收率为实际应用背景,对软测量建模方法进行了研究,重点分析了模糊神经网络建模技术.该文讨论了数据预处理中的误差分析、数据变换、数据滤波和聚类处理以及主元分析,分别建立了基于多元线性回归、主元回归和径向基网络(RBFN)的软测量传统模型.在此基础上,提出了高斯变换和主元混合回归模型和基于小波函数的RBF改进型神经网络,仿真结果验证了该方法的有效性.该文还重点针对热门的模糊神经网络技术进行了深入的研究,分别提出基于遗传算法的新型模糊神经网络模型和基于进化规划算法的模糊神经网络改进模型以及一种新型的模糊CMAC网络,并与传统方法进行了相应的比较,显示出模型的精确性和鲁棒性.
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