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针对传统混炼过程胶料粘度预测存在的辅助变量信息冗余大及冗余导致模型结构的复杂化和泛化能力的降低提出先进行主元分析;同时由于对象的复杂性,传统的建立单一模型的思想存在着弊端,从而提出基于RBF神经网络建立多网络模型思想并进行仿真。
胶料粘度的PCA-RBF多网络软测量研究
【摘 要】
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针对传统混炼过程胶料粘度预测存在的辅助变量信息冗余大及冗余导致模型结构的复杂化和泛化能力的降低提出先进行主元分析;同时由于对象的复杂性,传统的建立单一模型的思想存在着弊端,从而提出基于RBF神经网络建立多网络模型思想并进行仿真。
【机 构】
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四川理工学院生物工程系,华南理工大学工控学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2006年22期
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