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摘要:
提出一种基于改进的FasBack神经模糊系统的新型对羧基苯甲醛(4-CBA)软测量模型,用Leyen-berg-Marquardt算法训练模型中的部分参数,经实际过程数据验证表明,提出的模型学习速度快、预测精度高、鲁棒性强,为实现精对苯二甲酸(PTA)生产过程中4-CBA含量的实时、精确控制提供了一条有效的途径.
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文献信息
篇名 基于改进的FasBack神经模糊系统的4-CBA软测量模型研究
来源期刊 化工自动化及仪表 学科 工学
关键词 PTA 4-CBA 软测量 FasBack神经模糊系统 Levenberg-Marquardt算法
年,卷(期) 2005,(6) 所属期刊栏目 检测与控制装置
研究方向 页码范围 44-47
页数 4页 分类号 TP13
字数 3351字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3932.2005.06.012
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 苏宏业 31 719 12.0 26.0
2 褚健 31 807 13.0 28.0
3 傅永峰 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  (3)
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2005(0)
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2009(2)
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2014(2)
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2017(4)
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2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
PTA
4-CBA
软测量
FasBack神经模糊系统
Levenberg-Marquardt算法
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
化工自动化及仪表
双月刊
1000-3932
62-1037/TQ
大16开
兰州市西固区合水北路3号
54-27
1965
chi
出版文献量(篇)
5533
总下载数(次)
44
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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