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基于模糊c均值聚类的RBFN的混炼胶粘度在线估计 被引量：3
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作者 孙万田 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2003年第11期23-25,共3页
介绍了将基于模糊c均值聚类 (FCM)算法的多模型建模方法 (简称FMM)与径向基函数神经网络 (RBFM)相结合 ,先用FCM算法将训练集聚类 ,再用隶属度将子模型的输出结合起来 ,从而完成软测量模型的建立。这种方法不仅增强了在对象的整个输入... 介绍了将基于模糊c均值聚类 (FCM)算法的多模型建模方法 (简称FMM)与径向基函数神经网络 (RBFM)相结合 ,先用FCM算法将训练集聚类 ,再用隶属度将子模型的输出结合起来 ,从而完成软测量模型的建立。这种方法不仅增强了在对象的整个输入空间的预测精度 ,同时减少了隐层节点数目 ,加快了学习速度。算法仿真表明 ,所提出的算法是处理橡胶混炼粘度软测量建模的一种很有效的方法。 展开更多
关键词 模糊C均值聚类 FCM 多模型建模方法 FMM 径向基函数神经网络 rbfm 软测量模型 粘度 在线估计 混炼 橡胶
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