【摘 要】
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通过分析机械探尺和雷达探尺在高炉料位检测上的优缺点,采用模糊GK聚类算法,对雷达探尺测量数据进行聚类处理,并把聚类获得的参数用于构建一个RBF网络.利用机械探尺数据训练
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083
【出 处】
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2014年全国第十九届自动化应用技术学术交流会
论文部分内容阅读
通过分析机械探尺和雷达探尺在高炉料位检测上的优缺点,采用模糊GK聚类算法,对雷达探尺测量数据进行聚类处理,并把聚类获得的参数用于构建一个RBF网络.利用机械探尺数据训练已建立的RBF网络,建立了基于机械探尺数据的修正模型,通过修正模型对雷达探尺测量数据的逐一修正,实现雷达探尺和机械探尺测量数据的有机融台.仿真结果和工业数据证明,基于机械探尺数据建立的修正模型具有较高的精度和较好的实用价值.
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