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摘要:
在基于WinCE操作系统的嵌入式平台上,实现基于RBF神经网络的工业过程软仪表.应用无监督K均值聚类确定聚类中心,用可避免矩阵求逆运算的递推最小二乘法训练网络权值的两阶段学习算法训练网络.进一步构造双重RBF网络结构,用一个RBF神经网络训练样本,用另一个独立的RBF神经网络训练误差提高精度.以嵌入式工业计算机作为硬件平台,在基于WinCE的嵌入式系统上用EVC编程实现.在某炼油厂轻柴油凝固点的工业现场,用该软仪表实测数据进行仿真测试,取得了较好的效果.
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文献信息
篇名 RBFNN软测量的嵌入式系统仿真与实现
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 RBF神经网络 软测量 嵌入式系统 WinCE
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目 智能控制技术及应用
研究方向 页码范围 536-539
页数 4页 分类号 TP273
字数 3125字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7848.2006.06.007
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 邵惠鹤 上海交通大学自动化系 327 7662 43.0 72.0
2 王亮 上海交通大学自动化系 22 148 8.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
RBF神经网络
软测量
嵌入式系统
WinCE
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
控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
出版文献量(篇)
5468
总下载数(次)
9
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