【摘 要】
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针对极限学习机方法隐层神经元数目过多的缺陷,提出一种改进的极限学习机方法.在单隐层前向神经网络的隐层中增加一类分类神经元,从而形成了一种新的单隐层神经网络结构.利用
【机 构】
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教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室,上海宝钢股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(60674063),辽宁省自然科学基金(20062024)
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针对极限学习机方法隐层神经元数目过多的缺陷,提出一种改进的极限学习机方法.在单隐层前向神经网络的隐层中增加一类分类神经元,从而形成了一种新的单隐层神经网络结构.利用分类神经元将学习样本进行分类,针对不同类样本,利用相同的隐层神经元分别计算隐层输出矩阵,进而获得输出连接权值,使得隐层神经元数目大大降低.隐层神经元数据的降低提高了神经网络的计算速度,为其在软测量建模技术中的应用提供了有效的途径.将这一方法应用于导盘轧制过程中,建立了导盘转速的软测量模型,实现了导盘转速的在线预估.
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