| 一种具有较强泛化能力的神经网络模型研究与应用 |
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| 引用本文： | 王迎春,耿长福.一种具有较强泛化能力的神经网络模型研究与应用[J].航天控制,2002,20(2):6-11. |
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| 作者姓名： | 王迎春 耿长福 |
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| 作者单位： | 北京控制工程研究所,北京,100080 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 ( 6 9984 0 0 7)，贵州省科技攻关计划项目 |
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| 摘 要： | 分析了影响神经网络模型泛化能力的因素。以电解铝过程中氧化铝浓度的神经网络软测量为例 ,提出了利用先验知识确定网络结构 ,采用特定实验保证样本数量和质量 ,离线训练加在线学习修正模型等措施 ,改善神经网络模型的泛化能力。现场应用表明这些措施是有效的。这样建立的神经网络模型准确 ,泛化能力强 ,为实现过程的先进控制提供了可靠保障
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| 关 键 词： | 神经网络 建模 泛化能力 氧化铝浓度 |
| 修稿时间： | 2002年1月11日 |
Study and Application of a Class of Neural Networks Model with Better Generalization Ability |
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| Wang Yingchun\ Geng Changfu Beijing Institute of Control Engineering,Beijing.Study and Application of a Class of Neural Networks Model with Better Generalization Ability[J].Aerospace Control,2002,20(2):6-11. |
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| Authors: | Wang Yingchun\ Geng Changfu Beijing Institute of Control Engineering Beijing |
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| Institution: | Wang Yingchun\ Geng Changfu Beijing Institute of Control Engineering,Beijing 100080 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Neural networks Modeling Generalization ability Alumina concentration |
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