神经网络多模型软测量技术及应用

• 作者: 顾幸生 高林
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多模型 软测量 模糊聚类 RBF神经网络 催化重整
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 559-563
• 页数: 5页
• 分类号: TQ223.121
• 字数: 3082字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-3080.2004.05.018

摘要

基于多模型思想,采用模糊聚类的方法对软测量数据进行了分类,对每类数据基于神经网络(NN)建模,采用RBF神经网络构造了每个数据样本的隶属度,将各模型输出的数据进行隶属度加权求和得到最终的软测量输出,并对某催化重整生产装置催化剂再生器氧含量进行了建模研究,获得了满意的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾幸生	华东理工大学自动化研究所	258	2839	26.0	42.0
2	高林	华东理工大学自动化研究所	7	70	4.0	7.0