基于极限学习机的软测量建模方法研究

• 作者: 常玉清 毛志忠 潘孝礼 王福利 肖冬
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 极限学习机 软测量 建模 轧制导盘转速
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 324-327
• 页数: 4页
• 分类号: TB93
• 字数: 2872字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2009.04.007

摘要

针对极限学习机方法隐层神经元数目过多的缺陷,提出一种改进的极限学习机方法.在单隐层前向神经网络的隐层中增加一类分类神经元,从而形成了一种新的单隐层神经网络结构.利用分类神经元将学习样本进行分类,针对不同类样本,利用相同的隐层神经元分别计算隐层输出矩阵,进而获得输出连接权值,使得隐层神经元数目大大降低.隐层神经元数据的降低提高了神经网络的计算速度,为其在软测量建模技术中的应用提供了有效的途径.将这一方法应用于导盘轧制过程中,建立了导盘转速的软测量模型,实现了导盘转速的在线预估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福利		200	3025	30.0	44.0
2	常玉清		58	964	16.0	29.0
3	毛志忠		111	949	17.0	25.0
4	肖冬		20	95	4.0	9.0
5	潘孝礼		9	32	3.0	5.0