基于改进模糊神经网络的软测量建模方法

被引：14

作者：

刘瑞兰

苏宏业

褚健

机构：

[1] 工业控制技术国家重点实验室

[2] 浙江大学先进控制研究所

[3] 浙江大学先进控制研究所浙江杭州

[4] 浙江杭州

来源：

信息与控制 | 2003年 / 04期

基金：

国家杰出青年科学基金;

关键词：

软测量; 模糊神经网络; Levenberg-Marquardt算法; 熔融指数;

D O I：

10.13976/j.cnki.xk.2003.04.016

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：

提出了一种改进的模糊神经网络软测量建模方法,采用规则化的平均输出隶属度函数作为模糊基函数进行反模糊化运算;在训练网络时,部分参数采用Levenberg-Marquardt算法来训练,另一部分采用一阶梯度下降法。最后用该建模方法建立了聚合反应中熔融指数的软测量模型,并与一般的模糊神经网络软测量模型进行比较。结果表明改进的模糊神经网络对初始值的选择不敏感,具有很好的收敛性,同时还能达到指定的预测精度,很适合工程应用。

引用

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