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将先验知识与神经元网络相结合，可以提高模型的拟合精度和预测能力。本文将针对三层前馈网与单调性先验知识相结合的问题，分析Joerding的惩罚函数法，提出两种新方法：插值点法和有约束优化方法，并成功地应用于原油实沸点蒸馏曲线的仿真，使网络模型在整体和局部上都更贴近于实际对象。
基于先验知识的前馈网络对原油实沸点蒸馏曲线的仿真
【摘 要】
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将先验知识与神经元网络相结合，可以提高模型的拟合精度和预测能力。本文将针对三层前馈网与单调性先验知识相结合的问题，分析Joerding的惩罚函数法，提出两种新方法：插值点法和有
【机 构】
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浙江大学化工系
【出 处】
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高校化学工程学报
【发表日期】
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2001年4期
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