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本发明公开一种基于改进型RBF神经网络的污水悬浮物浓度软测量方法,首先使用减聚类算法自动确定出隐层神经元的个数,然后再使用差分进化算法优化得到各个隐层神经元的中心点向量,从而基于这种改进RBF神经网络模型建立污水悬浮物浓度的软测量模型。本发明方法的优势在于:首先,本发明方法在建立污水悬浮物浓度软测量模型时,不随意人为确定RBF神经网络模型中隐层神经元的个数,而是通过减聚类算法确定隐层神经元个数。其次,本发明方法通过差分进化算法优化求解得到隐层神经元的中心点向量,能有效的降低软测量误差。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113221436 A
(43)申请公布日 2021.08.06
(21)申请号 202110300716.3
(22)申请日 2021.03.13
(71)申请人 宁波
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