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本文提出了在化工过程预报中的模糊聚类神经网络模型。谊模型具有提取典型数据、优化模糊规则及优化参数的优点，在化工过程预报实验中与传统方法相比预报结果的精度提高。计算时间缩短。
基于模糊聚类神经网络的化工过程预报模型研究
【摘 要】
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本文提出了在化工过程预报中的模糊聚类神经网络模型。谊模型具有提取典型数据、优化模糊规则及优化参数的优点，在化工过程预报实验中与传统方法相比预报结果的精度提高。计算
【机 构】
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齐齐哈尔大学
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2006年03Z期
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