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摘要:
以一个理想二元精馏塔为对象,讨论基于塔板温度的产品组分估计问题.并指出,相对于线性部分最小二乘估计器,基于神经网络的非线性主元回归估计器具有更好的稳态精度和动态性能.
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基于PCA-BP神经网络的精馏塔产品组成软测量模型
精馏塔
BP神经网络
PCA方法
软测量
LM算法
基于径向基函数神经网络和NLJ优化算法的精馏塔控制
主元分析
径向基函数神经网络
软测量
NLJ优化算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 精馏塔产品组分的非线性主元回归估计器
来源期刊 石油化工自动化 学科 工学
关键词 部分最小二乘法 非线性主元回归 试验设计 推断控制
年,卷(期) 1999,(1) 所属期刊栏目 控制系统
研究方向 页码范围 23-26
页数 分类号 TE9
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-7324.1999.01.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 俞金寿 华东理工大学自动化研究所 199 3638 32.0 51.0
2 文忠 华东理工大学自动化研究所 1 3 1.0 1.0
3 华向明 华东理工大学自动化研究所 1 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (0)
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1991(2)
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1994(2)
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1999(0)
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2006(2)
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  • 二级引证文献(0)
2009(1)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
部分最小二乘法
非线性主元回归
试验设计
推断控制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
石油化工自动化
双月刊
1007-7324
62-1132/TE
大16开
上海市徐汇区中山南二路1089号徐汇苑大厦12楼
4-801
1964
chi
出版文献量(篇)
3700
总下载数(次)
10
总被引数(次)
13027
论文1v1指导