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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>測(cè)試測(cè)量>一種應(yīng)用模糊策略建立混合模型的軟測(cè)量方法

      一種應(yīng)用模糊策略建立混合模型的軟測(cè)量方法

      2011-07-21 | pdf | 23 KB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

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      軟測(cè)量概念產(chǎn)生于工業(yè)過程的實(shí)際需要，主要是用來解決工業(yè)控制過程中存在的無法或難以直接測(cè)量變量的在線估計(jì)的問題，其基本原理是根據(jù)某種最優(yōu)準(zhǔn)則，選擇一組工業(yè)上易于檢測(cè)且與主導(dǎo)變量密切相關(guān)的輔助變量，利用大量樣本數(shù)據(jù)對(duì)過程建立數(shù)學(xué)模型從而實(shí)現(xiàn)對(duì)主導(dǎo)變量的估計(jì)。從所采用的數(shù)學(xué)模型來看，軟測(cè)量建模主要有基于工藝機(jī)理分析的方法(即機(jī)理建模)、直接基于控制對(duì)象數(shù)學(xué)模型的方法、基于統(tǒng)計(jì)分析的方法和基于人工智能的方法等。其中，應(yīng)用較多的基于統(tǒng)計(jì)分析的建模方法有多變量線性回歸法(MLR)、主元回歸法(PCR)和部分最小二乘法(PLS)；應(yīng)用較多的基于人工智能的方法主要是人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)法(ANN)，包括反向傳播神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Networks, BPNN)、徑向基函數(shù)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(Radial Basis Function Neural Networks, RBFN)，以及回流神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Networks, RNN)等。
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