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基于正则化RBF神经网络的软测量技术及其在质量预测中的应用(英文)
被引量：
5
1
作者
高倩
阎威武
邵惠鹤
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第7期1609-1612,1678,共5页
神经网络对噪声污染数据的过拟合是模型设计中主要考虑的问题。将Tiknonov正则化方法用于RBF神经元网络的设计,在网络学习中将正交最小二乘与前向选择相结合进行网络参数的估计,通过k均值聚类算法获得网络中心,采用L-曲线方法进行正则...
神经网络对噪声污染数据的过拟合是模型设计中主要考虑的问题。将Tiknonov正则化方法用于RBF神经元网络的设计,在网络学习中将正交最小二乘与前向选择相结合进行网络参数的估计,通过k均值聚类算法获得网络中心,采用L-曲线方法进行正则参数估计,并将该正则化RBF网络用于气体分馏装置产品质量的预测。仿真结果表明,该模型简单易行,并具有较快的计算速度和较好的泛化能力。
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关键词
正则化
RBF网络
软测量
泛化
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职称材料
题名
基于正则化RBF神经网络的软测量技术及其在质量预测中的应用(英文)
被引量：
5
1
作者
高倩
阎威武
邵惠鹤
机构
上海交通大学电子信息及电气工程学院自动化系
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第7期1609-1612,1678,共5页
基金
国家"十五"863重大项目基金资助课题(2002AA412010)
文摘
神经网络对噪声污染数据的过拟合是模型设计中主要考虑的问题。将Tiknonov正则化方法用于RBF神经元网络的设计,在网络学习中将正交最小二乘与前向选择相结合进行网络参数的估计,通过k均值聚类算法获得网络中心,采用L-曲线方法进行正则参数估计,并将该正则化RBF网络用于气体分馏装置产品质量的预测。仿真结果表明,该模型简单易行,并具有较快的计算速度和较好的泛化能力。
关键词
正则化
RBF网络
软测量
泛化
Keywords
regularization
radial basis function network
inferential sensor
generalization
分类号
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
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1
基于正则化RBF神经网络的软测量技术及其在质量预测中的应用(英文)
高倩
阎威武
邵惠鹤
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
5
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