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混合神经网络及其在高炉径向煤气流模式分布中的应用
被引量：
3
1
作者
王玉涛
周建常
+2 位作者
王师
姜会研
徐小慧
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
1999年第3期265-268,共4页
提出一种高炉径向煤气流模式分布的混合神经网络模式识别方法，针对从“样本特征模式空间”到“样本类别空间”具有较强非线性的模式识别问题，提出了一种由自组织竞争子神经网络（ＡＳＣＳＮＮ）和基于径向基函数子神经网络（ＲＢＦＳ...
提出一种高炉径向煤气流模式分布的混合神经网络模式识别方法，针对从“样本特征模式空间”到“样本类别空间”具有较强非线性的模式识别问题，提出了一种由自组织竞争子神经网络（ＡＳＣＳＮＮ）和基于径向基函数子神经网络（ＲＢＦＳＮＮ）串联而成的混合神经网络．其中，ＡＳＣＳＮＮ用于对输人的特征模式空间进行自组织分类，以使识别更加稳定；ＲＢＦＳＮＮ对样本特征模式进行识别．根据工业现场采集数据进行实验，验证了该方法的可行性．
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关键词
模式识别
混合神经网络
高炉
径向煤气流
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职称材料
题名
混合神经网络及其在高炉径向煤气流模式分布中的应用
被引量：
3
1
作者
王玉涛
周建常
王师
姜会研
徐小慧
机构
东北大学信息科学与工程学院
鞍山师范学院
沈阳工业大学
出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
1999年第3期265-268,共4页
文摘
提出一种高炉径向煤气流模式分布的混合神经网络模式识别方法，针对从“样本特征模式空间”到“样本类别空间”具有较强非线性的模式识别问题，提出了一种由自组织竞争子神经网络（ＡＳＣＳＮＮ）和基于径向基函数子神经网络（ＲＢＦＳＮＮ）串联而成的混合神经网络．其中，ＡＳＣＳＮＮ用于对输人的特征模式空间进行自组织分类，以使识别更加稳定；ＲＢＦＳＮＮ对样本特征模式进行识别．根据工业现场采集数据进行实验，验证了该方法的可行性．
关键词
模式识别
混合神经网络
高炉
径向煤气流
Keywords
neural network
competing learning
supervied learning
pattern distribution
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TF537 [冶金工程—钢铁冶金]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合神经网络及其在高炉径向煤气流模式分布中的应用
王玉涛
周建常
王师
姜会研
徐小慧
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
1999
3
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