基于RBFNN模型明胶浓度在线测量

摘要：

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0.000 824,与相同辅助变量单RBFNN模型相比精度有了很大提高.

关键词：明胶浓度、软测量、聚类、RBFNN、多模型

所属期刊栏目：34

分类号：TP216+.1(自动化技术及设备)

在线出版日期：2012-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：59-61