RBF神经元网络和遗传算法的研究及其在化工中的应用

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RBF神经元网络和遗传算法的研究及其在化工中的应用

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毕业论文范文题目：RBF神经元网络和遗传算法的研究及其在化工中的应用，论文范文关键词：RBF神经元网络和遗传算法的研究及其在化工中的应用
RBF神经元网络和遗传算法的研究及其在化工中的应用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：建立准确的模型对化工过程的理论研究和实际应用都具有重要的意义。但是，化工过程往往比较复杂，而且机理也不甚明了，很难直接通过机理建立准确的模型。神经元网络建模不需要考虑机理，根据样本数据即可建立起过程模型。本文重点研究了径向基函数网络(RadialBasisFunctionNetworks，RBF网络)学习方法的改进和网络结构的优化；系统论（略..）述了遗传算法(GeneticAlgorithms，GA)，并对它做了有效的改进，将遗传算法应用于参数的估计和优化，取得了较好的效果。全文主要内容如下：(1)将主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)引入RBF网络中，建立了RBF—PCR模型和RBF—PLSR模型。由于PCR和PLSR从原有自变量数据矩阵中提取相互正交的成分，并略去方差非常小的成（略..）分，从而消除了原有自变量间所存在的复共线性，使回归过程更为稳健。(2)将循环子空间回归(CSR)引入到RBF网络中，建立了RBF—CSR模型，并将它应用于实际化工过程。与RBF—PCR、RBF—PLSR相比，RBF—CSR运用了更为泛化的方法求解回归问题，在更广的范围内寻求最优的网络权值，因此，它所建立的模型是一种更优的网络回归模型。(3)针对常规遗（本文此处忽略..）传算法(SGA)寻优效率偏低、易陷入局部最优的弱点，通过增加单纯形寻优算子、改进交叉算子、自适应地调整交叉率和变异率等措施，设计了一种优进遗传算法(EugenicEvolutionGeneticAlgorithms，EGA)，并将它应用于动力学模型的参数估计，取得了良好的效果。(4)利用混沌变量的遍历性，将其引入到遗传操作，设计了一种混沌遗传算法(C（此处忽略..）haosGeneticAlgorithms，CGA)。将CGA应用于RBF网络隐含层结构的优化，并设计了一种适应度函数，提出了CGA—RBFN模型。该模型应用于烃类热裂解丙烯产率的预测，取得了满意的效果。文章最后对所做的工作进行了总结，并在此基础上，提出了今后的研究发展方向。

以上为本篇毕业论文范文RBF神经元网络和遗传算法的研究及其在化工中的应用的介绍部分。

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