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提出一种基于模糊聚类的神经网络软测量建模方法.该方法采用数据分组训练、自动确定模糊分类数、在线测量时分类中心自适应修正,降低了计算量,提高了建模精度.将该算法用于步进式加热炉钢坯温度预报的仿真结果表明,它能够解决钢坯温度难以在线测量的问题.
基于自适应模糊聚类的神经网络软测量建模方法
【摘 要】
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提出一种基于模糊聚类的神经网络软测量建模方法.该方法采用数据分组训练、自动确定模糊分类数、在线测量时分类中心自适应修正,降低了计算量,提高了建模精度.将该算法用于步进式加热炉钢坯温度预报的仿真结果表明,它能够解决钢坯温度难以在线测量的问题.
【机 构】
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上海海事大学,上海交通大学
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2004年08期
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