多类感知器算法在电厂SO2排放软测量的应用.docx

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2025-03-21 发布于湖北
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多类感知器算法在电厂SO2排放软测量的应用.docx

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第1章绪论

1.1课题的背景及意义

随着科技的进步和发展，多层感知器的神经网络被广泛应用于生物化学、物理研究、数据分析和控制等领域中。在训练样本具有很强的整理合并能力的情况下，人们判断多层感知器神经网络是否具有可利用价值的重要依据是对新出现的样本进行推广分析的能力。进行机器学习时，多层感知器神经网络其设计目的是模拟人类大脑的运作，它能对一些非训练样本进行有效地分类，并通过训练原始样本来模拟出多层感知器神经网络[1]。

正是因为有上述优点，模式识别领域常常利用多层感知器解决问题，遇到一个具体问题时，先考虑的问题是如何选择一个恰当的训练算法[2]。多层感知器是一种由一组输入向量