【摘 要】
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该文针对天津涤纶厂的PET生产过程,对该过程的重要质量监控参数--粘度建立了基于人工神经网络软仪表.在研究了基于静态BP网络的软仪表并进行分析之后,重点开发了基于动态神经
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该文针对天津涤纶厂的PET生产过程,对该过程的重要质量监控参数--粘度建立了基于人工神经网络软仪表.在研究了基于静态BP网络的软仪表并进行分析之后,重点开发了基于动态神经网络的粘度预测软仪表,并且根据实验讨论了其输入、结构和在线修正的方法.由于动态神经元网络符合实际生产的动力学系统,具有动态映射函数的能力,因此基于这种网络的软仪表性能比较可靠,有一定的应用基础与广阔前景.在网络训练前的数据预处理上采用了主元分析法与主元回归法,并相应于由主元贡献率大小选取的主元量作为网络输入、与由主元回归法选取的主元作为网络输入,分别训练神经网络,将结果进行了比较和分析,肯定了主元变量作为网络输入的优点.
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