首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于自动聚类和有监督学习算法的加热炉状态识别器设计
引用本文:唐勇,孙宏泉,刘喜荣,刘.基于自动聚类和有监督学习算法的加热炉状态识别器设计[J].河北工程技术高等专科学校学报,2002(3):10-13,18.
作者姓名:唐勇  孙宏泉  刘喜荣  
作者单位:1. 河北工程技术高等专科学校,电气工程系,河北,沧州,061001
2. 河北沧州大化集团公司,河北,沧州,061000
摘    要:提出了一种加热炉状态识别器的设计方法,用自动聚类的方法对数据样本进行分类,并以聚类结果为学习样本,建立状态识别神经网络。利用该状态识别器对实际数据进行分类,结果表明识别正确率很高。

关 键 词:有监督学习算法  加热炉  状态识别器  自动聚类  神经网络
文章编号:1008-3782(2002)03-0010-04

Design on Reheating Furnace State Recognizer Based on Auto Class and Supervisory Learning Algorithm
TANG Yong ,SUN Hong quan ,LIU Xi rong ,LIU Wei.Design on Reheating Furnace State Recognizer Based on Auto Class and Supervisory Learning Algorithm[J].Journal of Hebei Engineering and Technical College Quarterly,2002(3):10-13,18.
Authors:TANG Yong  SUN Hong quan  LIU Xi rong  LIU Wei
Affiliation:TANG Yong 1,SUN Hong quan 2,LIU Xi rong 1,LIU Wei 1
Abstract:A new algorithm called auto class and supervisory learning is proposed as the learning method for neural networks of reheating furnace state recognition.The recognizer is used for classifying the real data.The results demonstrate that the speed of recognition is fast and the accuracy is high.
Keywords:auto class  state recognition  neural networks
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号