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利用修正的反传神经网络算法分别对稳态过程和动态过程以两个实际化工生产过程进行模拟结构辨识，所确定的最佳神经网络经验证表明具有较好的收敛性和稳定性，模拟精度高，适用性强。
神经网络过程模型辨识
【摘 要】
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利用修正的反传神经网络算法分别对稳态过程和动态过程以两个实际化工生产过程进行模拟结构辨识，所确定的最佳神经网络经验证表明具有较好的收敛性和稳定性，模拟精度高，适用性强
【机 构】
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北京化工大学计算机系
【出 处】
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化工学报
【发表日期】
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1997年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.29676002)
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