[发明专利]基于TentFWA-GD的RBF神经网络软测量建模方法及其应用在审
| 申请号： | 202110179496.3 | 申请日： | 2021-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN112765902A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 龙昌美;陈如清;朱荷蕾;蒋治国;崔昂龙;李佩娇 | 申请（专利权）人： | 嘉兴学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/25;G01N33/18;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12;G06F111/06;G06F111/08;G06F119/08 |
| 代理公司： | 嘉兴海创专利代理事务所(普通合伙) 33251 | 代理人： | 郑蓓环 |
| 地址： | 314001 浙江省嘉兴市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于TentFWA‑GD的RBF神经网络软测量建模方法及其应用，采用适应度方差法进行FWA算法的早熟收敛分析，为避免FWA算法早熟收敛，引入Tent混沌映射对FWA算法进行改进，利用Tent混沌映射的全局遍历性维持FWA的种群多样性；为提高RBF神经网络的拟合精度和泛化能力，将Tent混沌映射、FWA算法和GD迭代方法有机融合提出一种TentFWA‑GD算法，用于训练RBF神经网络，以获取最优的RBF神经网络参数值(即c、δ和ω，其中，c为隐含层RBF激活函数的中心矢量，δ为隐含层RBF激活函数的基宽向量，ω为隐含层至输出层的连接权值)。将基于TentFWA‑GD的RBF神经网络用于构建4个Benchmark函数拟合模型和农村生活污水处理过程COD软测量模型，具有较低的函数逼近误差和较高的COD预测精度，取得了良好的应用效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 tentfwa gd rbf 神经网络 测量 建模 方法 及其 应用 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于嘉兴学院，未经嘉兴学院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110179496.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
