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发酵过程混合神经网络建模方法比较 被引量:5

COMPARATIVE STUDY OF THE HYBRID NEURAL NETWORK MODELING APPROACH TO FERMENTATION RPOCESSES
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摘要 对发酵过程中串联结构、并联结构、串并联结构混合神经网络模型的结构和训练方法进行了分析、对比研究 ,并提出了一种训练方式更简单的混合神经网络模型 仿真结果表明 ,混合神经网络模型比标准的神经网络模型建模精度高。 In this paper, we analyze and compare the structures and training methods of serial approach?parallel approach and serial parallel approach hybrid neural network models in the fermentation processes. Based on these, we present a new hybrid neural network model with an convenient training way. The results of emulation show that the hybrid neural network models have higher accuracy and stronger generalization capabilities than the standard neural network model.
出处 《山东工业大学学报》 2001年第3期214-221,共8页
基金 山东省自然科学基金资助课题 (编号 :Q99B0 1)
关键词 发酵过程 神经网络 混合神经网络模型 建模方法 Fermentation process Neural network Model building State estimation
  • 相关文献

参考文献4

  • 1[1]Psichogois D C, Ungar L H. A hybrid neural network-first principle s approach to process modeling. AIChE Journal, 1992, 38(10):1499~1511
  • 2[2]Thompson M L, Kramer M A. Modeling chemical processes using prior k nowledge and neural networks. AIChE Journal, 1994, 40(8):1328~1340
  • 3[3]Mavrovouniotis M L, Chang S. Hierarchical neural networks for proce ss monitoring. Comp. Chem. Eng., 1992, 16(4):347~356
  • 4[4]Eikens B, Karim M N, Simon L. Neural networks and first principle m odels for bioprocesses. Proceedings of the 14th IFAC, Beijing, P.R.China, 1999(N -7a-12-4):367~372

同被引文献26

引证文献5

二级引证文献10

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