基于神经网络的通用软测量技术

摘要：

@@ 1 引言
目前建立软测量模型有多种方法,但是还缺乏通用性,通常一种方法往往难以适应不同的工业过程,甚至同一类工业过程不同的装置也难以适应.如罗荣富等[1]用趋化性神经网络成功地建立了精馏塔产品成分估计的软测量模型,并将其用于精馏过程推断控制.可是这类方法在更换装置时必须重新设计神经网络结构,因为神经网络隐含层单元的确定需要人的介入,因此软测量模型缺乏通用性.从而影响它的推广应用.

关键词：软测量、RBF神经网络、竞争学习、精馏塔

所属期刊栏目：24

分类号：TP2(自动化技术及设备)

资助基金：中国科学院资助项目

在线出版日期：2004-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：702-706