化工自动化及仪表
化工自動化及儀錶
화공자동화급의표
CONTROL AND INSTRUMENTS IN CHEMICAL INDUSTRY
2005年
6期
44-47
,共4页
PTA%4-CBA%软测量%FasBack神经模糊系统%Levenberg-Marquardt算法
PTA%4-CBA%軟測量%FasBack神經模糊繫統%Levenberg-Marquardt算法
PTA%4-CBA%연측량%FasBack신경모호계통%Levenberg-Marquardt산법
提出一种基于改进的FasBack神经模糊系统的新型对羧基苯甲醛(4-CBA)软测量模型,用Leyen-berg-Marquardt算法训练模型中的部分参数,经实际过程数据验证表明,提出的模型学习速度快、预测精度高、鲁棒性强,为实现精对苯二甲酸(PTA)生产过程中4-CBA含量的实时、精确控制提供了一条有效的途径.
提齣一種基于改進的FasBack神經模糊繫統的新型對羧基苯甲醛(4-CBA)軟測量模型,用Leyen-berg-Marquardt算法訓練模型中的部分參數,經實際過程數據驗證錶明,提齣的模型學習速度快、預測精度高、魯棒性彊,為實現精對苯二甲痠(PTA)生產過程中4-CBA含量的實時、精確控製提供瞭一條有效的途徑.
제출일충기우개진적FasBack신경모호계통적신형대최기분갑철(4-CBA)연측량모형,용Leyen-berg-Marquardt산법훈련모형중적부분삼수,경실제과정수거험증표명,제출적모형학습속도쾌、예측정도고、로봉성강,위실현정대분이갑산(PTA)생산과정중4-CBA함량적실시、정학공제제공료일조유효적도경.
