两群微粒群优化算法及其应用

针对微粒群优化算法容易陷入局部极值的缺陷,提出两群微粒群优化算法．通过对5种常用测试函数进行测试和比较,结果表明两群微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率明显提高．然后将两群微粒群优化算法用于催化裂化装置主分馏塔轻柴油95%点软测量建模,通过与实际工业数据对比,表明该软测量模型具有高的精度、好的性能和广阔的应用前景．

应用基于粗集的模糊神经网络进行软测量建模的研究

提出将软测量建模与数据挖掘方法相结合的思想。针对模糊神经网络输入维数高 ,且对应的神经网络是权值不完全连接的网络 ,结构简单、训练速度快。将该方法用于催化裂化装置的轻柴油凝点的估计 ,取得良好的效果。