[01616641]基于神经网络的化工智能系统
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技术详细介绍
“基于神经网络的化工智能系统理论与方法”项目探讨了将神经网络应用于化工过程系统建模及故障诊断的可行性，从理论层面上揭示了目前广泛应用的SBFN网络对于过程关系逼近精度不高以及对于过程故障诊断误诊率比较高的原因，并由此提出了一种基于多元多项式逼理论的QBFN网络，该网络模型具有比较高的预测精度，松弛了神经网络在过程工业应用中的瓶颈缺陷，同时提出了另一种具非线性分界能力的SQBFN网络，显著地降低了故障诊断的误诊率。通过分析网络训练中的误差曲面特性与传递函数的关系，提出了分别将模拟退火法及遗传算法与梯度法相结合的一种新的网络学习算法，有效地克服了“平台”这一难题。