新型RBF神经网络及在热工过程建模中的应用

被引：46

作者：

刘志远

吕剑虹

陈来九

机构：

[1] 东南大学动力工程系,东南大学动力工程系,东南大学动力工程系江苏南京南京工程学院,江苏南京,江苏南京,江苏南京

来源：

中国电机工程学报 | 2002年 / 09期

关键词：

径向基函数; 神经网络; 人工免疫系统; 混合学习算法; 热工过程; 建模;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2002.09.025

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP15 [自动模拟理论（自动仿真理论）];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 0711 ; 071102 ; 0811 ; 081101 ; 081103 ;

摘要：

文中提出了一种基于免疫原理的新型径向基函数(RBF—Radial Basis Function)神经网络模型。该模型利用人工免疫系统的记忆、学习和自组织调节原理,进行RBF神经网络隐层中心数量和位置的选择,并采用递推最小二乘算法确定网络输出层的权值。将这种新型的RBF神经网络应用于建立热工过程的非线性模型。仿真研究表明,这种建模方法不仅计算量较小,而且精度高,并有较好的泛化能力。

引用

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