基于多神经网络模型的酯化反应软测量

• 作者: 张宇 李柠 黄道
• 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 模糊C-均值聚类(FCM) 神经网络 软测量
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 208-211,226
• 页数: 5页
• 分类号: TP273.4
• 字数: 3540字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-3080.2005.02.018

摘要

对模糊C-均值聚类算法加以改进,将系统输入数据进行模糊划分,分成具有几个不同聚类中心的子集;继而引入到多模型建模过程中,针对每个子集建立相应的径向基函数(RBF)网络模型.而全局模型则由各个子模型的输出加权组合.最后通过对聚合釜反应器软测量建模的研究,表明该方法具有拟合精度高和泛化能力强的特点,验证了此多模型建模方法的有效性和快速性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄道	华东理工大学自动化研究所	98	1121	21.0	29.0
2	张宇	华东理工大学自动化研究所	22	97	6.0	9.0
3	李柠	华东理工大学自动化研究所	7	196	7.0	7.0