用RBF神经网络建立石墨化炉过程模型

被引：2

作者：

王朝利

曲丽萍

薛海波

李耀震

机构：

[1] 东北大学信息科学与工程学院!沈阳

[2] 吉林碳素厂

来源：

控制与决策 | 1997年 / 05期

关键词：

石墨化炉; 径向基函数网络; 最小二乘法;

D O I：

10.13195/j.cd.1997.05.50.wangchl.009

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

研究用RBF神经网络建立石墨化炉过程模型,提出了RBF网络中心点选取方法,所建立的模型精度满足现场要求。

引用

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页码：576 / 580

页数：5

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共 2 条

[1]

F Girosi.Networks for approximation and learning. T Poggio. Proc of the IEEE . 1990

[2]

Neural networks for nonlinear dynamic system modelling and identification. S Chen,S A Billing. International Journal of Control . 1992