| 基于改进型神经网络的软测量模型的建立与应用 |
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| 引用本文： | 付丽辉,周西峰.基于改进型神经网络的软测量模型的建立与应用[J].电子工程师,2007,33(12):60-62,67. |
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| 作者姓名： | 付丽辉 周西峰 |
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| 作者单位： | 南京邮电大学自动化学院,江苏省南京市,210003 |
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| 摘 要： | 使用改进的RBF(径向基函数)神经网络(即小波神经网络)来建模,并采用改进算法确定其隐含层节点的各个参数,然后以一个充填搅拌生产过程中的料浆浓度为研究对象,建立其软测量模型,并通过仿真实验验证了该方案的可行性。该方案充分利用了软测量的优点及神经网络的强分类能力,为沙浆浓度的测量提出了优良的方法,从而可以保证整个充填系统的可靠运行。该测量模型应用范围很广,可以对工业生产中的一些重要的工艺参数如矿浆、煤浆、混沙浆、纸浆等进行精确测量。
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| 关 键 词： | 软测量 神经网络 沙浆浓度 充填 |
| 收稿时间： | 2007-06-11 |
| 修稿时间： | 2007-07-23 |
Establishing and Application of Soft-sensing Model Based on Improved Neural Network |
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| FU Lihui,ZHOU Xifeng.Establishing and Application of Soft-sensing Model Based on Improved Neural Network[J].Electronic Engineer,2007,33(12):60-62,67. |
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| Authors: | FU Lihui ZHOU Xifeng |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | soft-sensing neural network sand-slurry concentration filling system |
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