[1]郑明方,史国栋.加氢精制神经元网络模型的研究[J].常州大学学报(自然科学版),2002,(01):38-40.
　ZHENG Ming -fang,SHI Guo -do ng.The Study of Neural Networks′Hydrof ining Mathematical Model[J].Journal of Changzhou University(Natural Science Edition),2002,(01):38-40.
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加氢精制神经元网络模型的研究()
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常州大学学报(自然科学版)[ISSN:2095-0411/CN:32-1822/N]

卷:
期数:
2002年01期
页码:
38-40
栏目:
出版日期:
2002-03-25

文章信息/Info

Title:
The Study of Neural Networks′Hydrof ining Mathematical Model
作者:
郑明方;  史国栋
江苏石油化工学院计算机科学与工程系, 江苏常州213016
Author(s):
ZHENG Ming -fang ;  SHI Guo -do ng
Department of Computer Science and Engineering , Jiangsu Institute of Petrochemical Technology , Changzhou 213016 , China
关键词:
径向基函数; 神经元网络; 数学模型
Keywords:
radial basis function ; neural netw orks ; mathematical model
分类号:
T P 13
文献标志码:
A
摘要:
文章采用径向基函数神经元网络建立了加氢精制反应器数学模型。选用高斯核函数作为其网络核函数, 网络中心参数的 求取采用K -means 方法, 网络中心数目的确定采用统计F 检验方法, 网络输出层权值的求取采用递推最小二乘方法。经过现 场实测数据检验证明, 建立的RBF 神经元网络模型对加氢脱硫率和脱氮率具有良好的预估精度。
Abstract:
Based on the radial basis function neural networks this paper has established a model of a catalytic hydrofining .Using Gaussian kernel function as the networks kernel function .The evaluation of the netwo rks kernel uses the method of K -means .To define the netw orks kernel′s number F -test statistical method is used , the evaluation of the output layer′s w eights uses the method of recursive least squares .From the test in pract ical data , the results show that the RBF neural netw orks model is effective .

参考文献/References:

[1] 王永骥, 涂健.神经元网络控制[M] .北京:机械工业出版 社, 1998.68 -86.
[2] 陈振宇, 徐用懋.模糊理论与神经网络的基础与应用[M] . 北京:清华大学出版社, 1996.88 -89.
[3] 潘立登, 黄晓峰.RBF 神经元网络在建立时变非线性系统自校 正模型中的应用[J] .浙江大学学报, 1996 , 30 (特刊): 382 -385.
[4] 林世雄.石油炼制工程(下册) [M] .北京:石油工业出版 社, 1988.210 -230.

备注/Memo

备注/Memo:
基金项目:江苏石油化工学院重点课程建设基金资助 作者简介:郑明方(1964 -), 女, 江苏靖江人, 副教授, 在职博士, 主要研究方向数学模型及智能控制。
更新日期/Last Update: 2002-03-25