分布式RBF神经网络及其在软测量方面的应用

被引:23
作者
王旭东
邵惠鹤
罗荣富
机构
[1] 上海交通大学自动化研究所!上海,
关键词
竞争学习; 聚类; RBF神经网络; 软测量; 精馏塔;
D O I
暂无
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
摘要
本文首先改进了竞争学习算法,并且在此基础上提出了递阶聚类的思想,然后利用这种思想得到了一种分布式RBF(Radialbasisfunction)神经网络.文章最后将这种网络应用于建立精馏塔成分估计的软测量模型.利用精馏塔的现场操作数据进行仿真,效果很好.
引用
收藏
页码:558 / 563
页数:6
相关论文
共 4 条
  • [1] Neural networks[P]. MIGLIORATO PIERO;GARTH SIMON CHRISTOPHER JOHN;MILNE WILLIAM IRELAND.英国专利:GB2255427B,1994-06-08
  • [2] Neural networks[P]. DENKER JOHN S[US];HOWARD RICHARD E[US];JACKEL LAWRENCE D[US].中国专利:US4760437A,1988-07-26
  • [3] Chen,S,Cowan,C.F.N.and Grant,P.M.Orthogonal least squares learning algorithm for radial basis function networks. IEEE Transactions on Neural Networks . 1991
  • [4] Rumelhart,D.E.and Zipser,D.Feature discovery by competitive learning. Cognitive Science . 1985