RBF神经网络在卡伯值软测量中的应用研究

• 作者: 刘雪真 王化祥 邱书波
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 关键词: 径向基函数神经网络(RBFNN) 卡伯值 软测量
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 30-34
• 页数: 5页
• 字数: 3704字
• 语种: 中文

摘要

本文提出了一种新的RBF神经网络的在线学习算法,该算法能在线实时地调整RBF神经网络的隐层单元数目和网络参数,并且使用计算量小、运算速度快的基于逆QR分解的Givens递推最小二乘算法调整网络权值,克服了离线训练方式的不足,并将其用于制浆蒸煮过程中纸浆卡伯值的软测量.通过工厂蒸煮数据验证,表明此算法具有良好的性能,训练的网络具有学习速度快、精确度高、结构紧凑的优点,用于建立卡伯值数学模型,实现卡伯值的软测量是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王化祥	天津大学电气与自动化工程学院	212	2676	24.0	36.0
2	邱书波	天津大学电气与自动化工程学院	42	215	8.0	12.0
4	刘雪真	山东轻工业学院自动化研究所	3	34	2.0	3.0