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10.3321/j.issn:1002-0470.2004.06.012

基于BBMNN的多变量非线性软测量建模及应用

引用
基于Boosting 思想,提出了一种改进的adaboost算法.在此基础上,提出了一种新的多神经网络构造方法BBMNN.应用于软测量建模,给出了一种新的非线性系统软测量建模方案,并分别针对多变量、非线性典型模型和复杂工业过程,应用实验数据和实际运行数据进行了仿真研究.仿真结果表明,该方案可以较好地解决复杂对象神经网络建模时样本点数量与模型精度之间的矛盾,可同时获得较高的训练精度和预测精度.

BBMNN神经网络、非线性、软测量、Boosting

14

TP2;TP1

国家高技术研究发展计划863计划2001AA411040

2004-08-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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高技术通讯

1002-0470

11-2770/N

14

2004,14(6)

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