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浮选生产过程经济技术指标的软测量建模
被引量：
5
1
作者
张勇
王介生
+1 位作者
王伟
姚伟南
《控制工程》
CSCD
2005年第4期346-348,378,共4页
依据浮选过程的工艺机理和操作经验,初选了浮选过程经济技术指标神经网络软测量模型的输入变量,运用主元分析法对输入变量进行主元分解,降低输入变量维数且消除了输入变量之间的线性相关性,再通过基于最近邻聚类学习算法的径向基函数神...
依据浮选过程的工艺机理和操作经验,初选了浮选过程经济技术指标神经网络软测量模型的输入变量,运用主元分析法对输入变量进行主元分解,降低输入变量维数且消除了输入变量之间的线性相关性,再通过基于最近邻聚类学习算法的径向基函数神经网络进行建模。仿真结果表明,该模型具有较快的训练速率和较高的预测精度,可以满足浮选过程实时控制的在线软测量要求。
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关键词
浮选过程
主元分析法
径向基函数神经网络
软测量
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职称材料
题名
浮选生产过程经济技术指标的软测量建模
被引量：
5
1
作者
张勇
王介生
王伟
姚伟南
机构
大连理工大学自动化系
中国辽阳石化分公司芳烃厂
出处
《控制工程》
CSCD
2005年第4期346-348,378,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60474058)
辽宁省教育厅高等学校科学研究资助项目(202193396)
文摘
依据浮选过程的工艺机理和操作经验,初选了浮选过程经济技术指标神经网络软测量模型的输入变量,运用主元分析法对输入变量进行主元分解,降低输入变量维数且消除了输入变量之间的线性相关性,再通过基于最近邻聚类学习算法的径向基函数神经网络进行建模。仿真结果表明,该模型具有较快的训练速率和较高的预测精度,可以满足浮选过程实时控制的在线软测量要求。
关键词
浮选过程
主元分析法
径向基函数神经网络
软测量
Keywords
flotation process
principal component analysis (PCA)
radial basis function(RBF) neural networks
softsensor
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
浮选生产过程经济技术指标的软测量建模
张勇
王介生
王伟
姚伟南
《控制工程》
CSCD
2005
5
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