【摘 要】
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针对工业生产过程的复杂性和时变性,提出一种用于工业生产过程建模的自适应监督式分布神经网络(SDNN).介绍了SDNN网络的结构和自适应学习方法,并将SDNN网络与传统建模方法相
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针对工业生产过程的复杂性和时变性,提出一种用于工业生产过程建模的自适应监督式分布神经网络(SDNN).介绍了SDNN网络的结构和自适应学习方法,并将SDNN网络与传统建模方法相结合,应用于铅锌烧结过程的烧结块成分预测 .工业应用结果表明,SDNN模型具有较高的预测精度,与传统建模方法有机结合能更好地描述工业生产过程.
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