基于先验知识的前馈网络对原油实沸点蒸馏曲线的仿真--《高校化学工程学报》2001年04期
基于先验知识的前馈网络对原油实沸点蒸馏曲线的仿真
【摘要】：将先验知识与神经元网络相结合，可以提高模型的拟合精度和预测能力。本文将针对三层前馈网与单调性先验知识相结合的问题，分析Joerding的惩罚函数法，提出两种新方法：插值点法和有约束优化方法，并成功地应用于原油实沸点蒸馏曲线的仿真，使网络模型在整体和局部上都更贴近于实际对象。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP183【正文快照】：
1 引 言 Hornik, Stinchcombe和White等人已证明：三层前馈网可以任意精度逼近任何分段可微函数及其导数 [1, 2]。因此前馈网被广泛应用于过程建模，这是一种经验建模方法，它通过样本数据训练网络, 调整网络的连接权值，使其拟合所研究的对象。 从机理出发，研究对象往往还
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全馏程实沸点蒸馏曲线数学模型
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