| 制糖过程中递归模糊神经网络软测量技术 |
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| 引用本文： | 宋春宁,刘少东,林小峰.制糖过程中递归模糊神经网络软测量技术[J].自动化与仪表,2013,28(6). |
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| 作者姓名： | 宋春宁 刘少东 林小峰 |
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| 作者单位： | 广西大学电气工程学院,南宁,530004 |
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| 摘 要： | 糖厂澄清工段过程包含复杂的物理和化学反应,具有非线性、大滞后和不确定性的特点,难以建立精确的机理模型.常规神经网络建模是静态映射,实际应用中,权值的调节不能充分利用工业生产现场的动态数据信息,效果不理想.为此,提出了含有递归环节的T-S模糊神经网络(TSRFNN)结构,采用混沌BP学习算法引入非线性自反馈项获得复杂系统的动力学特征,通过与常规T-S模糊神经网络(TSFNN)在糖厂澄清工段过程的建模与仿真试验中进行比较,结果表明,在处理这类时变复杂系统建模方面TSRFNN表现出更加优越的性能,获得了非线性系统的全局最优模型.
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| 关 键 词： | 递归神经网络 T-S模糊模型 非线性系统辨识 无监督聚类算法 混沌BP算法 |
Soft Measurement Technology Based on Recurrent Fuzzy Neural Network to Sugar-manufacturing Process |
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| SONG Chun-ning
,
LIU Shao-dong
,
LIN Xiao-feng.Soft Measurement Technology Based on Recurrent Fuzzy Neural Network to Sugar-manufacturing Process[J].Automation and Instrumentation,2013,28(6). |
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| Authors: | SONG Chun-ning LIU Shao-dong LIN Xiao-feng |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | recurrent neural network T-S fuzzy model nonlinear system modeling unsupervised clustering algorithm chaotic BP algorithm |
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