采用IncNet神经网络进行动态建模的仿真研究

摘要：

由于IncNet神经网络的算法为串行学习算法,可利用实测的新数据不断时模型进行更新.因此,可以实现过程的动态建模.IncNet神经网络采用"统计新颖性"准则,有效地减少了用户预先定义的参数,而删除算法则可以使网络结构更加紧凑.以燃烧炉时象为例,采用IncNet神经网络进行过程动态建模,所建立的模型精度高.泛化能力强.在建模过程中,初始参数的设置对IncNet神经网络模型的结构和建模精度有着不同的影响.应当合理选择.

关键词：IncNet、神经网络、过程动态建模

所属期刊栏目：5

分类号：TP183;N945.12(自动化基础理论)

资助基金：江苏省高校自然科学基金04KJB470036;江苏省教育厅青蓝工程项目

在线出版日期：2008-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：10-17