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分布式网络的实时学习算法及其在软测量中的应用
被引量:
3
1
作者
常玉清
蔺田
王福利
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第3期295-297,共3页
工业过程中难以测得的过程参量可以通过易测参量进行估计 ,即软测量。本文基于分布式 RBF神经网络提出了实时软测量方法。针对新的数据信息 ,或者对网络进行局部学习 ,或者添加子网。并对分布式网络的综合做了一些改进。文中采用 CSTR...
工业过程中难以测得的过程参量可以通过易测参量进行估计 ,即软测量。本文基于分布式 RBF神经网络提出了实时软测量方法。针对新的数据信息 ,或者对网络进行局部学习 ,或者添加子网。并对分布式网络的综合做了一些改进。文中采用 CSTR模型数据进行仿真 ,仿真结果证实了该算法的有效性。
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关键词
分布式
RBF
网络
软测量
分布式网络实时学习
CSTR
神经
网络
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职称材料
题名
分布式网络的实时学习算法及其在软测量中的应用
被引量:
3
1
作者
常玉清
蔺田
王福利
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第3期295-297,共3页
文摘
工业过程中难以测得的过程参量可以通过易测参量进行估计 ,即软测量。本文基于分布式 RBF神经网络提出了实时软测量方法。针对新的数据信息 ,或者对网络进行局部学习 ,或者添加子网。并对分布式网络的综合做了一些改进。文中采用 CSTR模型数据进行仿真 ,仿真结果证实了该算法的有效性。
关键词
分布式
RBF
网络
软测量
分布式网络实时学习
CSTR
神经
网络
Keywords
Distributed RBF networks Soft sensing Online learning of distributed networks CSTR
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分布式网络的实时学习算法及其在软测量中的应用
常玉清
蔺田
王福利
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
3
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