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一类新的RBF神经网络在非线性系统建模中的应用刘妹琴
DOI :10.13195/j.cd.2001.03.21.liumq.005
第16 卷第3 期 2001年5 月
Vol. 16 No . 3 CON TR OL A N D DE CIS I ON May 2001
: 1001-0920(2001) 03-277-05
RBF
刘妹琴, 沈 轶, 廖晓昕
( , 430074)
: 提出一种基于输入集分类函数的新的距离度量方法, 它与前传 归的正交最小二乘法相结合,
不仅可以学习分类超平面的参数, 而且可以选择重要的输入节点。这种结构的RBFNN 特别适用于非线
性动力学系统的辨识( 建模) 和控制。将改进的RBFNN 用于化工中的聚合反应过程建模, 结果表明该方
法是有效而适用的。
: 径向基函数神经网络( RBFNN) ; 分类超平面; 正交最小二乘法( OLS) ; 聚合反应过程
: TP 1 3: A
Application of a Class of New RBF Neural Networks
to Modelling Nonlinear Systems
L I U M ei-qin, SH EN Yi, L IA O X iao-x in
( Department of Cont rol Science Engineering, Huazhong University of Science Technology, Wuhan 430074, China)
:
Abstract A new distance met ric based on a classification function of the set of input vect ors is ad-
. ( ) ,
vanced Combining the new measure w it h the forw ard regression orthogonal least square OLS not
only the paramet ers of the classification hyperplane, but also the important input nodes can be obtaind.
T he im proved RBFNNs are suitable to identifying ( modelling) or controlling nonlinear dynamic sys-
.
tems Experimental results show that the im proved RBFNN has successfully modelled the polymeric re-
action process in the chemical industry.
Key words: radial basis function neural network( RBFNN) ; classification hyperplane; orthogonal least
square( OLS) ; polymeric reaction process
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