10.3969/j.issn.1006-3080.2004.06.019
基于减法聚类产生具有优化规则的模糊神经网络及其软测量建模
提出了一种通过调整减法聚类半径优选模糊规则的软测量建模方法.首先用减法聚类建立T-S模糊模型,然后通过调整聚类半径优选模糊规则数,以取得具有良好泛化性能的模型,之后利用梯度下降混合最小二乘算法精调参数.最后用该方法对初馏塔石脑油干点进行软测量建模,结果表明能较快确定优化模型,并能满足软测量建模精度要求.
减法聚类、T-S模糊模型、泛化能力、软测量、聚类半径
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TP273(自动化技术及设备)
国家高技术研究发展计划863计划2002AA412120
2005-01-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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