| 柔性神经树模型的结构优化算法的改进 |
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| 引用本文： | 王夙娟,张瑞藜.柔性神经树模型的结构优化算法的改进[J].微计算机信息,2011(6). |
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| 作者姓名： | 王夙娟 张瑞藜 |
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| 作者单位： | 菏泽学院计算机与信息工程系; |
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| 摘 要： | 利用柔性神经树模型的改进结构优化算法对流程工业生产过程的参数进行筛选,在精确度最高的前提下在最短的时间内找到影响生产过程的重要参数,为流程工业生产过程控制提供理论依据。在柔性神经树模型的学习过程中,本算法的进化代数不是一个固定值,而是以误差率来控制进化代数,试验证明这种算法使模型最优,效率和精确度最高。柔性神经树模型的结构和参数优化分别由概率增强式程序进化和模拟退火算法完成。本文以水泥生产中重要生产过程之一的分解炉的生产过程为研究对象。研究结果表明本文提出的改进方法是非常有效的。
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| 关 键 词： | 流程工业 柔性神经树模型 误差率 概率增强式程序 模拟退火 分解炉 |
The Improvement of Structure Optimization Algorithm Based on Flexible Neural Trees |
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| WANG Su-juan ZHANG Ru-li.The Improvement of Structure Optimization Algorithm Based on Flexible Neural Trees[J].Control & Automation,2011(6). |
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| Authors: | WANG Su-juan ZHANG Ru-li |
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| Affiliation: | WANG Su-juan ZHANG Ru-li(Department of Computer and Information Engineering,Heze University,Shandong,274015,China) |
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| Abstract: | In this paper,we introduce an improved structure optimized algorithm based on flexible neural tree model and using it filter important parameters of fluid industry's production process.On the premise of the highest accuracy in the shortest time find important parameters impacting the production process,and provide theoretical basis for process control of fluid industry production.In the process of structural optimization,the number of evolution generation in this algorithm is not fixed,but using error rate ... |
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| Keywords: | Fluid industry Flexible neural tree model Error rate Probabilistic incremental program evolution Simulation annealing Decomposed furnace |
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