【摘 要】
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本文针对输入训练神经元网络(ITNN)存在学习速度慢的问题,引入动量因子和自适应学习速率,改进了学习算法,加快了收敛速度.将ITNN与RBF结合进行非线性系统建模,所建立的模
【机 构】
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北京化工大学,信息科学与技术学院,北京,100029
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本文针对输入训练神经元网络(ITNN)存在学习速度慢的问题,引入动量因子和自适应学习速率,改进了学习算法,加快了收敛速度.将ITNN与RBF结合进行非线性系统建模,所建立的模型具有网络结构简单、计算量小等优点.将其应用于工业裂解妒裂解中楚立乙烯、丙烯的收率预测模型的实际应用结果表明,该建模方法是可靠有效的,有着广泛的工业应用前景.
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