【摘 要】
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应用NeurOn-Line人工神经元网络建模和编程技术,研究了一个高度非线性和时变的经典生化反应过程的自适应输出预测问题.NeurOn-Line是在G2实时智能环境中开发和实现人工神经元网络系统的图形化编程软件包.使用G2和NeurOn-Line混合智能技术对该生化反应过程进行建模和仿真,成功建立了一套可视化的自适应学习与预测神经元网络系统.仿真实验结果表明,自适应学习与预测神经元网络系统能迅速跟
【机 构】
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防化研究院,北京,102205 总装科技委,北京,100720
【出 处】
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2006中国过程系统工程年会(PSE 2006)
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应用NeurOn-Line人工神经元网络建模和编程技术,研究了一个高度非线性和时变的经典生化反应过程的自适应输出预测问题.NeurOn-Line是在G2实时智能环境中开发和实现人工神经元网络系统的图形化编程软件包.使用G2和NeurOn-Line混合智能技术对该生化反应过程进行建模和仿真,成功建立了一套可视化的自适应学习与预测神经元网络系统.仿真实验结果表明,自适应学习与预测神经元网络系统能迅速跟踪该生化反应过程的时变和非线性特性,准确地预测过程输出.
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