| 优化极限学习机算法及其在纸张横幅定量系统解耦中的应用 |
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| 引用本文： | 沈云柱,汤伟.优化极限学习机算法及其在纸张横幅定量系统解耦中的应用[J].中国造纸,2023,42(12):152-157. |
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| 作者姓名： | 沈云柱 汤伟 |
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| 作者单位： | 陕西科技大学电气与控制工程学院，陕西西安，710021 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（62073206）。 |
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| 摘 要： | 本课题基于奇异非混沌优化（SNO）改进了极限学习机（ELM），并用于解决纸机横幅（CD）定量系统的耦合问题。首先，采用基于分段逻辑映射的SNO方法，对输入层和隐藏层之间随机生成的权重和阈值进行优化，解决了ELM优化不足的缺点。然后，设计奇异非混沌优化极限学习机（SNOELM）解耦器，对多变量系统进行解耦。最后，将其与已提出的改进ELM、鲸鱼优化极限学习机（WOELM）和粒子群优化极限学习机（PSOELM）进行了比较。仿真结果表明，SNOELM解耦方法比ELM具有更好的优化能力，比WOELM和PSOELM具有更高的解耦精度和更快的解耦速度。
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| 关 键 词： | 纸张定量 静态解耦 极限学习机 优化 |
| 收稿时间： | 2023/2/20 0:00:00 |
Optimization of Extreme Learning Machine and Application in Decoupling of the Cross-direction Basis Weight System for Papermaking |
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| SHEN Yunzhu,TANG Wei.Optimization of Extreme Learning Machine and Application in Decoupling of the Cross-direction Basis Weight System for Papermaking[J].China Pulp & Paper,2023,42(12):152-157. |
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| Authors: | SHEN Yunzhu TANG Wei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | paper basis weight static decoupling extreme learning machine optimization |
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