【摘 要】
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该论文结合化学工业过程研究了基于神经网络的非线性系统的建模方法,以及在神经网络建模基础上的智能优化技术,该论文的主要研究结果如下: 首先在绪论部分,简述该论文的选题
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该论文结合化学工业过程研究了基于神经网络的非线性系统的建模方法,以及在神经网络建模基础上的智能优化技术,该论文的主要研究结果如下: 首先在绪论部分,简述该论文的选题依据、学术界的研究现状及全文总体结构.然后,针对复杂工业过程稳态模型难以获得的特点,提出利用小脑模型(CerebellarModelArticulationController:CMAC)神经网络进行过程的稳态建模方法,该方法充分利用系统的稳态信息,以得到系统的稳态模型.通过对催化裂化装置的仿真结果研究可以看出,该方法具有较强的实用性和有效性,如果过程已积累有大量的稳态历史数据,并且过程的结构参数随时间的变化不明显时,该方法不失为一个简单、有效的好方法.为了提高CMAC神经网络的泛化性能,将模糊逻辑的概念引入到CMAC神经网络中,组成模糊CMAC(FuzzyCerebellarModelArticulationController,FCMAC)神经网络,进行基于FCMAC的工业过程稳态模型建模,该方法先获得对象的动态模型,然后在动态模型的基础上获得稳态模型,仿真表明这是一种非常有效的方法,与基于CMAC神经网络稳态建模相比,模型的准确性得到提高.接下来该文对新近兴起的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分析研究,并在分析问题的基础上,提出使用支持向量机进行工业过程建模的方法,支持向量机以其出色的学习能力为工业过程的建模提出了一种新的途径,将支持向量机应用到连续搅拌反应釜(ContinuousStirredTankReactor,CSTR)的建模中,仿真结果表明了SVM的有效性与优越性.
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