【摘 要】
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聚丙烯熔融指数的实时预报非常重要却十分困难,提出了一种经过新型蚁群算法优化后的PCA-RBF神经网络方法进行熔融指数预报。PCA将原始数据从高维空间映射到低维空间,剔除冗余
【机 构】
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工业控制技术国家重点实验室、浙江大学控制系,浙江大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(50876093);浙江省杰出青年科学基金项目(R4100133);浙江省科技厅国际合作项目(2009C3408);国家高技术研究发展计划项目(2006AA05Z226)~~
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聚丙烯熔融指数的实时预报非常重要却十分困难,提出了一种经过新型蚁群算法优化后的PCA-RBF神经网络方法进行熔融指数预报。PCA将原始数据从高维空间映射到低维空间,剔除冗余信息和提取过程特征;RBF神经网络则用来拟合输入与输出之间的非线性关系;最后用适用于连续空间寻优问题的新型蚁群算法对RBF神经网络权值进行优化。实际生产数据的研究结果,表明了所提出的熔融指数预报模型的准确性和可靠性。
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