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1.
基于组合神经网络的聚合物质量预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了一种将组合神经网络用于聚合物质量预测的方法.由定量数据建立的单一神经网络模型往往缺乏泛化能力,而使用组合神经网络模型则可以显著改善模型的泛化能力.由于在建立组合神经网络模型过程中,合适的组合权重对模型是否具有良好预测性能是非常重要的,因此采用了岭回归方法来选择合适的组合权重.所提出的方法已成功应用于PVC颗粒特性的预测研究中。研究结果表明,与单一神经网络模型相比,组合神经网络模型具有更佳的模型预测精度和鲁棒性.  相似文献   
2.
由于氯甲烷回收过程具有工艺过程复杂、非线性、时变性等特点,导致氯甲烷含水量难以预测。提出了ISVM软测量建模方法,鉴于新增训练样本中如果存在违反KKT条件的样本,则这些样本中肯定存在新的支持向量,必然会使支持向量集发生变化,原分类支持向量集中的非支持向量也有可能转化为支持向量,进一步提出了改进ISVM氯甲烷含水量预测模型。研究结果表明:通过与普通ISVM预测模型比较,采用改进ISVM预测模型的预测结果具有更佳的预测精度,为氯甲烷含水量的控制提供了更精确的条件。  相似文献   
3.
针对聚丙烯熔融指数软测量建模问题,提出了一种基于最小化最大绝对预测误差的组合神经网络软测量建模方法,并将该方法应用于聚丙烯熔融指数软测量研究中.通过建立多个不同结构的BP神经网络模型,并合理组合各个模型,可显著改善单一神经网络模型的泛化能力.鉴于合适的组合权重对取得良好预测性能是至关重要的,因此提出将最小化最大绝对预测...  相似文献   
4.
介绍一种新型超重力旋转床装置,并应用在线检测仪表、PLC及组态软件构建计算机在线监控系统。该监控系统具有模块化组合结构,使用灵活方便,性能稳定,直观性强,应用于研究生实验教学,效果良好。  相似文献   
5.
提出了一种基于粗糙集-动态模糊神经网络的软测量建模方法,并将其应用于聚氯乙烯平均粒径软测量研究中。首先,用粗糙集隶属函数对各个辅助变量进行分析比较,得到最简的辅助变量个数,然后采用等间距离散法对各个辅助变量和主导变量进行离散化,分析得到离散表和最简模糊规则数,并采用模拟退火法对动态模糊神经网络输出层的权值参数进行优化训练。研究结果表明,与常规动态模糊神经网络相比,基于粗糙集-动态模糊神经网络的聚氯乙烯平均粒径软测量模型具有更佳的预测效果。  相似文献   
6.
针对草甘膦合成反应过程难以建立精确模型的问题,本文提出了一种基于T-S模糊模型的动态矩阵控制(DMC)算法。根据给定的输入输出数据,通过Hough变换方法对模型参数进行辨识,获得T-S模糊模型的后件参数和前件参数,然后将T-S模糊模型作为DMC的预测模型,从而实现对非线性工业过程的DMC控制。并将该改进算法应用于草甘膦合成反应过程控制中,结果表明,与MDC基本控制算法相比,采用该控制算法后具有更好的控制效果。  相似文献   
7.
针对一套新型的烯烃气相共聚反应实验装置,利用在线测控仪表、可编程控制器(PLC)、工业计算机及组态软件构建计算机控制系统。该系统具有在线监控、自动控制、系统管理等功能,并具有模块化组合结构,使用灵活方便,性能稳定,直观性强,可应用于学生实验教学与研究,效果良好。  相似文献   
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