基于多神经网络模型的酯化反应软测量

张宇; 李柠; 黄道

张宇, 李柠, 黄道. 基于多神经网络模型的酯化反应软测量[J]. 华东理工大学学报（自然科学版）, 2005, (2): 208-211226.

引用本文:

张宇, 李柠, 黄道. 基于多神经网络模型的酯化反应软测量[J]. 华东理工大学学报（自然科学版）, 2005, (2): 208-211226.

ZHANG Yu, LI Ning, HUANG Dao~*. Soft Sensor of Polyester Reaction Based on Multiple Neural Network Model[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2005, (2): 208-211226.

Citation:

ZHANG Yu, LI Ning, HUANG Dao~*. Soft Sensor of Polyester Reaction Based on Multiple Neural Network Model[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2005, (2): 208-211226.

基于多神经网络模型的酯化反应软测量

Soft Sensor of Polyester Reaction Based on Multiple Neural Network Model

摘要

摘要: 对模糊C-均值聚类算法加以改进，将系统输入数据进行模糊划分，分成具有几个不同聚类中心的子集；继而引入到多模型建模过程中，针对每个子集建立相应的径向基函数(RBF)网络模型。而全局模型则由各个子模型的输出加权组合。最后通过对聚合釜反应器软测量建模的研究，表明该方法具有拟合精度高和泛化能力强的特点，验证了此多模型建模方法的有效性和快速性。

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