粗糙集与模糊推理相集成的过程建模方法及其应用

• 作者: 张肃宇 束志恒 陈德钊
• 来源期刊: 化工自动化及仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 模糊推理系统 神经网络 化工过程 集成建模
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 过程控制
• 页码范围: 29-32
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4851字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3932.2006.02.007

摘要

针对复杂化工过程机理建模困难的问题,采用适应性较广的模糊方法经验建模,鉴于模糊法对于高维、强相关的样本数据很难导出规则,本文提出先用粗糙集方法消除冗余性,约简系统,获取最小规则集,在此基础上构建结构合理、参数可适当初始化的模糊-神经网络,并采用LM算法训练,收敛速率快,模型预测性能良好.将此法用于PTA装置溶剂脱水塔精馏过程的经验建模,效果令人满意,性能优于现代统计方法和前馈神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈德钊	浙江大学化工系	112	1957	24.0	38.0
2	张肃宇	南昌大学自动化系	10	29	4.0	5.0
3	束志恒	南昌大学自动化系	3	13	2.0	3.0