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题名基于极限学习机的软测量建模方法研究
被引量：5
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作者
潘孝礼
肖冬
常玉清
王福利
毛志忠
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机构
教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室
上海宝钢股份有限公司
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出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2009年第4期324-327,共4页
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基金
国家自然科学基金(60674063)
辽宁省自然科学基金(20062024)
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文摘
针对极限学习机方法隐层神经元数目过多的缺陷,提出一种改进的极限学习机方法.在单隐层前向神经网络的隐层中增加一类分类神经元,从而形成了一种新的单隐层神经网络结构.利用分类神经元将学习样本进行分类,针对不同类样本,利用相同的隐层神经元分别计算隐层输出矩阵,进而获得输出连接权值,使得隐层神经元数目大大降低.隐层神经元数据的降低提高了神经网络的计算速度,为其在软测量建模技术中的应用提供了有效的途径.将这一方法应用于导盘轧制过程中,建立了导盘转速的软测量模型,实现了导盘转速的在线预估.
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关键词
计量学
极限学习机
软测量
建模
轧制导盘转速
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分类号
TB93
[机械工程—测试计量技术及仪器]
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