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根据常压塔的原油进料及产品多变 ,提出采用多神经网络结构建立侧线产品质量软测量模型。利用基于马氏距离的数据分类技术 ,对输入样本分类。利用产品质量化验分析值 ,对软测量模型进行校正。实际应用表明多神经网络结构的软测量精度高。
基于多神经网络结构的常压塔侧线产品质量软测量
【摘 要】
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根据常压塔的原油进料及产品多变 ,提出采用多神经网络结构建立侧线产品质量软测量模型。利用基于马氏距离的数据分类技术 ,对输入样本分类。利用产品质量化验分析值 ,对软测量模型进行校正。实际应用表明多神经网络结构的软测量精度高。
【机 构】
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杭州电子工业学院计算机分院
【出 处】
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自动化仪表
【发表日期】
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2002年03期
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