基于离散过程神经元的乙烯生产装置软测量

• 作者: 贠卫国 贾晓军
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 离散过程神经元网络 软测量 训练速度 乙烯装置
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 2701-2703
• 页数: 3页
• 分类号: TP183

摘要

针对传统M—P神经网络模型的时间依赖性问题，提出将离散过程神经元应用到乙烯裂解炉软测量中，并将Fletcher—Reeves修正的改进变梯度学习算法应用到离散过程神经元网络，达到提高过程神经元网络的训练速度的目的。最后用乙烯装置的生产数据进行仿真研究，仿真结果表明该改进算法具有明显的快速收敛性，实现了乙烯产率的预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贠卫国	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	36	152	6.0	10.0
2	贾晓军	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	2	5	1.0	2.0