非线性量化小模型神经网络在溶出循环母液配比模型中的应用

• 作者: 廖晓峰 王华秋
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 溶出预脱硅 循环母液 配比模型 非线性量化 小脑模型神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 99-105
• 页数: 7页
• 分类号: TP183|TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2010.01.018

摘要

采用自适应算法对小腩模型神经网络的概念映射进行设计,提出了非线性量化小脑模型神经网络算法,提高小脑模型神经网络的计算速度和精度以满足复杂动态环境下的非线性实时控制的需要.提出了基于非线性量化小脑模型神经网络的溶出预脱硅系统时间序列预测模型,用于准确实时地预测循环母液加入量,在此基础上进行循环母液投放措施优化.试验说明了该模型在对化工软计算的预测精度和快速性上具有明显的优越性,本模型已应用于某氧化铝厂工艺优化系统中,动态调节循环母液投放量以节省原料.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖晓峰	重庆大学计算机学院	154	1634	20.0	31.0
2	王华秋	重庆理工大学计算机科学与工程学院	34	111	7.0	8.0