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基于EGK' M-RBF网络的顺丁橡胶门尼黏度预测
被引量：
1
1
作者
李大字
钱丽
+1 位作者
王淑红
靳其兵
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期2367-2371,共5页
提出一种基于增强的全局K’-means算法(EGK’M)-RBF网络的建模方法,该方法采用作者提出的EGK’M来确定RBF网络隐含层的结构,包括隐含层中心个数、中心位置以及隐含层扩展常数,采用KPCA提取非线性特征信息,实现辅助变量的二次选择。并与...
提出一种基于增强的全局K’-means算法(EGK’M)-RBF网络的建模方法,该方法采用作者提出的EGK’M来确定RBF网络隐含层的结构,包括隐含层中心个数、中心位置以及隐含层扩展常数,采用KPCA提取非线性特征信息,实现辅助变量的二次选择。并与基于PCA和EGK’M-RBF网络模型、基于KPCA和K-means算法的RBF网络模型进行比较,模型验证结果证明本文所提出的模型具有更好的预测能力,更小的泛化绝对误差和均方误差。
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关键词
改进的全局K'-means算法
核主元分析法
门尼黏度
RBF网络
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职称材料
题名
基于EGK' M-RBF网络的顺丁橡胶门尼黏度预测
被引量：
1
1
作者
李大字
钱丽
王淑红
靳其兵
机构
北京
化工大学信息科学与技术学院
北京燕山石化公司橡胶厂
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期2367-2371,共5页
基金
国家高技术研究发展计划项目(2008AA04Z131)
北京市优秀人才资助项目(2009D013000000003)~~
文摘
提出一种基于增强的全局K’-means算法(EGK’M)-RBF网络的建模方法,该方法采用作者提出的EGK’M来确定RBF网络隐含层的结构,包括隐含层中心个数、中心位置以及隐含层扩展常数,采用KPCA提取非线性特征信息,实现辅助变量的二次选择。并与基于PCA和EGK’M-RBF网络模型、基于KPCA和K-means算法的RBF网络模型进行比较,模型验证结果证明本文所提出的模型具有更好的预测能力,更小的泛化绝对误差和均方误差。
关键词
改进的全局K'-means算法
核主元分析法
门尼黏度
RBF网络
Keywords
enhanced EGK＇M
kernel principle components analysis
Mooney viscosity
RBF 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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EGK' M-RBF网络的顺丁橡胶门尼黏度预测
李大字
钱丽
王淑红
靳其兵
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
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