【摘 要】
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针对常规高效链接超平面(EHH)神经网络无法辨识多变量系统的问题,将多目标规划方法运用到该神经网络的训练过程中,提出了多变量非线性系统超平面神经网络辨识算法.与常规训练方法相比,该算法考虑到EHH神经网络在辨识多个输出变量时存在的冲突性,将各变量的辨识作为不同的优化目标,以此设计了线性加权训练方法和理想点训练方法,实现对多变量非线性系统的辨识.以循环流化床锅炉(C FBB)燃烧过程为例,利用大量的实验数据,使用该算法建立了C FBB燃烧过程模型,并验证了该算法的准确性.
【机 构】
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浙江工业大学 信息工程学院,浙江 杭州 310023
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针对常规高效链接超平面(EHH)神经网络无法辨识多变量系统的问题,将多目标规划方法运用到该神经网络的训练过程中,提出了多变量非线性系统超平面神经网络辨识算法.与常规训练方法相比,该算法考虑到EHH神经网络在辨识多个输出变量时存在的冲突性,将各变量的辨识作为不同的优化目标,以此设计了线性加权训练方法和理想点训练方法,实现对多变量非线性系统的辨识.以循环流化床锅炉(C FBB)燃烧过程为例,利用大量的实验数据,使用该算法建立了C FBB燃烧过程模型,并验证了该算法的准确性.
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