【摘 要】
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为了实现煤炭指标的快速智能预测,建立了基于模糊聚类的径向基函数（RBF）神经网络预测模型,将已测定的收到基全水、收到基灰分、收到基挥发分和收到基全硫的含量作为分类指标进
【基金项目】
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江苏省自然科学基金（BK20140215）, 中国博士后基金（2014M551695）
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为了实现煤炭指标的快速智能预测,建立了基于模糊聚类的径向基函数（RBF）神经网络预测模型,将已测定的收到基全水、收到基灰分、收到基挥发分和收到基全硫的含量作为分类指标进行模糊聚类,根据分类结果分别建立了基于径向基函数神经网络的定量分析模型,对干燥无灰基挥发分、空干基全硫、收到基低位发热量和空干基高位发热量进行了预测,并与直接使用径向基神经网络模型进行比较。结果表明,该分析模型不仅精度高,且泛化能力强,鲁棒性好。
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