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基于神经网络过热汽温模型辨识 被引量:4

Model Identification of Superheater Temperature Based Neural Network
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摘要 提出一种基于粗糙集理论的RBF网络构造算法。在RS-RBF算法中,通过粗糙集理论分析RBF网络隐层中的隐节点,将其分类,将不重要的隐节点删去。该方法能自动设计出规模合理的RBF网络结构,最终设计的网络不仅具有精简的网络结构,也具有较好的泛化能力。 In this article, a conformation method based rough sets of RBF (RS -RBF) neural networks is proposed. Using the principle of rough sets, the hidden units are class. The unimportant units will be pruned. So RS -RBF can produce a compact network structure automatically. Obtained RBF network can generalize well.
作者 于红霞
出处 《锅炉制造》 2008年第4期66-68,共3页 Boiler Manufacturing
关键词 神经网络 建模 配料 neural networks modeling mixture
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献11

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共引文献89

同被引文献20

引证文献4

二级引证文献14

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