Journal of Shanghai Jiao Tong University ›› 2016, Vol. 50 ›› Issue (6): 937-942.doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2016.06.020
Previous Articles
付钊, 贾立
Published:
Abstract: 通过传统的即时学习(JITL)方法建立间歇过程复合的线性化模型,利用一个具有5层结构的神经模糊模型(NFM)对局部模型的输出误差特性进行分析,建立模型输入与输出误差之间的非线性映射关系,并通过对模型的预测输出进行误差补偿来提高模型精度.仿真结果表明,所提出的基于JITL的间歇过程复合模型相对于传统JITL模型具有更高的精度和更强的噪声抑制能力.
Key words: 间歇过程, 即时学习, 神经模糊模型, 误差补偿, 线性化
付钊, 贾立. 基于即时学习的间歇过程复合模型[J]. Journal of Shanghai Jiao Tong University, 2016, 50(6): 937-942.
0 / / Recommend
Add to citation manager EndNote|Ris|BibTeX
URL: https://xuebao.sjtu.edu.cn/EN/10.16183/j.cnki.jsjtu.2016.06.020
https://xuebao.sjtu.edu.cn/EN/Y2016/V50/I6/937
