湖南大学学报（自然科学版）
湖南大學學報（自然科學版）
호남대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HUNAN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCES EDITION)
2005年
6期
52-56
,共5页
谢又成%章兢%任萍%樊绍胜
謝又成%章兢%任萍%樊紹勝
사우성%장긍%임평%번소성
球团密度%软测量%模糊神经网络%遗传算法
毬糰密度%軟測量%模糊神經網絡%遺傳算法
구단밀도%연측량%모호신경망락%유전산법
提出了一种在线测量球团密度的新方法.该方法以模糊神经网络技术为基础,综合考虑制团过程各因素对球团密度的影响,建立起球团密度的软测量模型.在软测量模型中,采用模糊神经网络模型描述球团密度变化的非线性过程,并提出了一种改进的模型辨识算法,利用减法聚类法确定合适的聚类组数目,并用实数编码的遗传算法优化全局参数,从而获得了结构简单、具有较高精度的模糊神经网络软测量模型.根据此方法,设计了测量装置,并进行了现场试验,试验结果表明软测量模型输出与实验室测量值基本一致,平均误差较低且最大误差未超过0.05 g/cm3.
提齣瞭一種在線測量毬糰密度的新方法.該方法以模糊神經網絡技術為基礎,綜閤攷慮製糰過程各因素對毬糰密度的影響,建立起毬糰密度的軟測量模型.在軟測量模型中,採用模糊神經網絡模型描述毬糰密度變化的非線性過程,併提齣瞭一種改進的模型辨識算法,利用減法聚類法確定閤適的聚類組數目,併用實數編碼的遺傳算法優化全跼參數,從而穫得瞭結構簡單、具有較高精度的模糊神經網絡軟測量模型.根據此方法,設計瞭測量裝置,併進行瞭現場試驗,試驗結果錶明軟測量模型輸齣與實驗室測量值基本一緻,平均誤差較低且最大誤差未超過0.05 g/cm3.
제출료일충재선측량구단밀도적신방법.해방법이모호신경망락기술위기출,종합고필제단과정각인소대구단밀도적영향,건립기구단밀도적연측량모형.재연측량모형중,채용모호신경망락모형묘술구단밀도변화적비선성과정,병제출료일충개진적모형변식산법,이용감법취류법학정합괄적취류조수목,병용실수편마적유전산법우화전국삼수,종이획득료결구간단、구유교고정도적모호신경망락연측량모형.근거차방법,설계료측량장치,병진행료현장시험,시험결과표명연측량모형수출여실험실측량치기본일치,평균오차교저차최대오차미초과0.05 g/cm3.
