基于正则化RBF神经网络的钢包精炼炉电极系统智能建模

被引：15

作者：

储岳中

张绍德

张世峰

机构：

[1] 安徽工业大学电气信息学院

来源：

关键词：

正则化; RBF神经网络; 钢包精炼炉; 模糊推理; 最近邻聚类算法;

D O I：

10.19557/j.cnki.1001-9944.2004.05.002

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

通过RBF神经网络和模糊推理系统的比较,得出正则化RBF神经网络的输出特性,在此基础上利用改进的最近邻聚类算法确定网络的隐层节点个数和高斯函数中心,并估计输出层权值。仿真结果表明了所提方案的有效性。

引用

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