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工业过程中难以测得的过程参量可以通过易测参量进行估计，即软测量。本文基于分布式RBF神经网络提出了实时软测量方法，针对新的数据信息，或者对网络进行局部学习，或者添加子网，并对分布式网络的综合做了一些改进，文中采用CSTR模型数据进行仿真，仿真结果证实了该算法的有效性。
分布式网络的实时学习算法及其在软测量中的应用
【摘 要】
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工业过程中难以测得的过程参量可以通过易测参量进行估计，即软测量。本文基于分布式RBF神经网络提出了实时软测量方法，针对新的数据信息，或者对网络进行局部学习，或者添加子网，并
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院
【出 处】
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仪器仪表学报
【发表日期】
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2002年3期
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