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基于主元分析和RBF神经网络的火灾模拟实验炉温软测量
被引量：
6
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作者
赵望达
徐志胜
吴敏
《中国工程科学》
2007年第1期82-85,共4页
软测量也称为软仪表技术,采用主元分析和RBF神经网络相结合的融合模型构成火灾模拟实验炉温软测量。主元分析(PCA)实现输入变量的降维,RBF神经网络采用K-均值聚类算法进行隐层中心和连接权调节的学习,实现快速收敛。该融合模型使炉温估...
软测量也称为软仪表技术,采用主元分析和RBF神经网络相结合的融合模型构成火灾模拟实验炉温软测量。主元分析(PCA)实现输入变量的降维,RBF神经网络采用K-均值聚类算法进行隐层中心和连接权调节的学习,实现快速收敛。该融合模型使炉温估计精度比常规的最小二乘方法拟合精度提高2倍以上。
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关键词
火灾模拟实验
炉温软测量
主元分析
RBF神经网络
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职称材料
题名
基于主元分析和RBF神经网络的火灾模拟实验炉温软测量
被引量：
6
1
作者
赵望达
徐志胜
吴敏
机构
中南大学土木建筑学院
中南大学信息科学与工程学院
出处
《中国工程科学》
2007年第1期82-85,共4页
基金
国家"十五"科技攻关资助项目(2002BA806B03)
湖南省科技厅计划资助项目(02SSY3027)
文摘
软测量也称为软仪表技术,采用主元分析和RBF神经网络相结合的融合模型构成火灾模拟实验炉温软测量。主元分析(PCA)实现输入变量的降维,RBF神经网络采用K-均值聚类算法进行隐层中心和连接权调节的学习,实现快速收敛。该融合模型使炉温估计精度比常规的最小二乘方法拟合精度提高2倍以上。
关键词
火灾模拟实验
炉温软测量
主元分析
RBF神经网络
Keywords
fire simulated experiment
soft sensor
principal component analysis
RBF neural network
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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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于主元分析和RBF神经网络的火灾模拟实验炉温软测量
赵望达
徐志胜
吴敏
《中国工程科学》
2007
6
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