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为提高国内明胶企业检测明胶浓度效率,提出一种基于径向基函数人工神经网络(RBFNN)软测量多模型。选定时间、温度和比重作为辅助变量,用GK聚类算法对所采集的数据进行聚类,使用NeuroSolution软件中的RBF模块组成RBFNN,将所聚子类数据输入该模型进行训练,用与输入变量对应的子模型的输出作为系统最终输出。仿真结果表明该建模方法均方根误差为0.000824,与相同辅助变量单RBFNN模型相比精度有了很大提高。