| 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 |
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| 引用本文： | 金洪鑫,夏陆岳,潘海天.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[J].科技通报,2011,27(3):403-407. |
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| 作者姓名： | 金洪鑫 夏陆岳 潘海天 |
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| 作者单位： | 浙江工业大学,化学工程与材料学院,杭州,310032 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划项目 |
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| 摘 要： | 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...
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| 关 键 词： | 聚丙烯 熔融指数 软测量 组合神经网络 最大绝对预测误差 |
Soft Senor of Stacked Neural Networks Based on Minimum Maximum Absolute Prediction Error |
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| JIN Hongxin,XIA Luyue,PAN Haitian.Soft Senor of Stacked Neural Networks Based on Minimum Maximum Absolute Prediction Error[J].Bulletin of Science and Technology,2011,27(3):403-407. |
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| Authors: | JIN Hongxin XIA Luyue PAN Haitian |
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