【摘 要】
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针对传统的径向基函数（RBF）神经网络隐藏层节点的不确定和初始中心敏感性、收敛速度过慢等问题,提出一种基于模糊C均值的RBF神经网络（FCM-RBF）模型,通过模糊C均值聚类（FCM）得到各聚
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,智能过程系统工程教育部工程研究中心
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针对传统的径向基函数（RBF）神经网络隐藏层节点的不确定和初始中心敏感性、收敛速度过慢等问题,提出一种基于模糊C均值的RBF神经网络（FCM-RBF）模型,通过模糊C均值聚类（FCM）得到各聚类中心,基于误差反传的梯度下降法训练隐藏层到输出层之间的权值,克服传统RBF模型对数据中心的敏感性,优化确定RBF神经网络隐藏层的节点数,提高网络训练速度和精度。最后将其用于乙烯装置生产能力预测中,分析预测不同技术、不同规模乙烯装置生产情况,指导乙烯生产,提高生产效率,结果验证了所提出算法的有效性和实用性。
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