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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。
基于递归补偿模糊神经网络的发酵过程建模
【摘 要】
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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
【机 构】
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江南大学控制科学与工程研究中心,江南大学控制科学与工程研究中心江苏无锡214122,江苏无锡214122,江苏无锡214122
【出 处】
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南京理工大学学报：社会科学版
【发表日期】
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2005年S1期
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