【摘 要】
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该文将模糊系统分别与GMDH(Group Method of Data Handling)网络和CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)有机地结合起来,提出了两类新型模糊神经网络——模糊GMDH
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该文将模糊系统分别与GMDH(Group Method of Data Handling)网络和CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)有机地结合起来,提出了两类新型模糊神经网络——模糊GMDH网络和模糊CMAC.前者应用与RBF网络等价的模糊逻辑模型来表示GMDH网络的局部描述,进而采用RBF网络学习算法对局部描述进行学习,并给出一种基于函数序列的模糊GMDH风络学习方法;后者基于CMAC的结构和性能分析,不仅对固定基函数模糊CMAC给出了循环训练方法,而一对不固定基函数模糊CMACY亦给出了一种基于误差排序的循环训练方法.最手,应用模糊GMDH网络和模糊CMAC,分别建立了大型精对苯二甲酸(PTA)装置中氧化化应生产过程的4-CBA软测量模型和大型乙烯装置中裂解炉出口乙烯产品收率的软测量模型.仿真结果表明,应用该文提出的模糊GMDH网络和模糊CMAC模拟生产过程操作特性是切实可行的,为研究开发工业过程软测量技术提供一条新途径.
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