【摘 要】
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为解决控制系统中存在的时变过程数学建模困难,有些过程参数难以在线实时检测的问题,研究基于过程神经元网络的不可测过程参数软计算方法.分析正交基函数展开的学习算法收敛
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为解决控制系统中存在的时变过程数学建模困难,有些过程参数难以在线实时检测的问题,研究基于过程神经元网络的不可测过程参数软计算方法.分析正交基函数展开的学习算法收敛速度慢的问题,将BP网络的改进算法引入到过程神经元网络的训练中,增加基函数展开系数的规一化处理、权函数动量项调整项,以及学习率自适应调整方法,改进算法明显消除了误差收敛曲线振荡和网络收敛速度慢的问题.该方法在污水处理过程出水水质BOD预测中网络训练速度快,取得较好的预测结果,是一种不可测过程参数智能化软计算的有效方法.
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