【摘 要】
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连续搅拌反应釜(Continuous stirred tank reactor,CSTR)是典型的化工过程之一,本文针对其强非线性特性,提出了一种量化核最小均方(Quantized kernel least mean square,QKLM
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心,甘肃省物流与运输装备行业技术中心
【基金项目】
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National Natural Science Foundation of China(No.51467008),Scientific Research Projects of Colleges and Universities in Gansu Province(Nos.2018C-10,2017D-09)
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连续搅拌反应釜(Continuous stirred tank reactor,CSTR)是典型的化工过程之一,本文针对其强非线性特性,提出了一种量化核最小均方(Quantized kernel least mean square,QKLMS)算法。该算法基于一种简单在线矢量量化技术替代稀疏化准则,可以对输入空间进行压缩,从而抑制核学习算法中径向基函数(Radial basis function,RBF)结构的增长。为验证该算法的有效性,将其应用于CSTR过程的模型辨识中,构建冷却剂流量与生成物浓度之间的
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