【摘 要】
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本文提出了一种新的RBF神经网络的在线学习算法,该算法能在线实时地调整RBF神经网络的隐层单元数目和网络参数,并且使用计算量小、运算速度快的基于逆QR分解的Givens递推最小
【机 构】
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天津大学电气与自动化工程学院,天津大学电气与自动化工程学院,山东轻工业学院自动化研究所
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本文提出了一种新的RBF神经网络的在线学习算法,该算法能在线实时地调整RBF神经网络的隐层单元数目和网络参数,并且使用计算量小、运算速度快的基于逆QR分解的Givens递推最小二乘算法调整网络权值,克服了离线训练方式的不足,并将其用于制浆蒸煮过程中纸浆卡伯值的软测量.通过工厂蒸煮数据验证,表明此算法具有良好的性能,训练的网络具有学习速度快、精确度高、结构紧凑的优点,用于建立卡伯值数学模型,实现卡伯值的软测量是有效的.
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