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基于递归补偿模糊神经网络的发酵过程建模 被引量：4
1
作者 潘丰 李海波 顾蕊 《南京理工大学学报（社会科学版）》 2005年第S1期114-117,共4页
提出一种新型的动态网络———递归补偿模糊神经网络,结合弹性BP算法,把它应用于某多粘菌素的发酵过程的建模与状态预估。仿真结果表明该网络模型训练步数少,训练误差小,收敛速度较快,能够较准确地拟合过程的动态特性,预估精度较高,可... 提出一种新型的动态网络———递归补偿模糊神经网络,结合弹性BP算法,把它应用于某多粘菌素的发酵过程的建模与状态预估。仿真结果表明该网络模型训练步数少,训练误差小,收敛速度较快,能够较准确地拟合过程的动态特性,预估精度较高,可用于发酵过程的优化控制。 展开更多
关键词 递归补偿模糊神经网络 建模 弹性BP算法 发酵
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