【摘 要】
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基于中心聚类法与微粒群（PSO）优化方法,提出一种径向基函数（RBF）网络的设计算法。算法采用中心聚类方法对输入样本数据进行聚类处理,自适应地确定RBF网络隐含层的初始参数;利用修
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室
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基于中心聚类法与微粒群（PSO）优化方法,提出一种径向基函数（RBF）网络的设计算法。算法采用中心聚类方法对输入样本数据进行聚类处理,自适应地确定RBF网络隐含层的初始参数;利用修正全局最优解计算方法的经典PSO算法优化RBF网络隐含层参数,进一步修正网络结构参数;输出层权值采用带遗忘因子的递推最小二乘算法在线更新。采用该方法建立炼铁过程中烧结矿成分与转鼓强度关系的预测模型,并用现场数据加以验证;实验结果表明该方法收敛速度快,所建立的模型具有较高的预测精度,可用于复杂非线性系统建模。
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