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利用串/并联神经网络建立化学反应器模型 被引量：1
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作者 许兴华 曹柳林 《北京化工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期48-51,共4页
研究了使用线性动态神经网络与非线性的静态网络相结合的混合建模方式解决复杂非线性系统的建模问题。使用混合神经网络建模,可以降低单个网络的训练难度,基于此,也可将非线性系统控制策略的求解分解,转换为线性系统的求解。从而改善使... 研究了使用线性动态神经网络与非线性的静态网络相结合的混合建模方式解决复杂非线性系统的建模问题。使用混合神经网络建模,可以降低单个网络的训练难度,基于此,也可将非线性系统控制策略的求解分解,转换为线性系统的求解。从而改善使用单一神经网络建模存在的精度不高以及训练时间长等不足,也为非线性系统控制策略的求解提供方便。本文以一个典型多变量系统———连续搅拌釜式反应器(CSTR)作为仿真对象,详细研究和实现了两类神经网络串联和并联的混合建模方法,并对结果进行了比较。 展开更多
关键词 B样条网络 线性递归神经网络 混合神经网络 连续搅拌釜式反应器(CSTR)
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