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《北京化工大学》 2011年
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可拓理论在RBF神经网络研究中的应用

冯晶  
【摘要】:神经网络用黑箱模型模拟错综复杂的变量关系,建模结果较好地满足了工业应用的需求,获得了广泛的应用,但其缺乏对信息的有效描述。可拓理论以基元理论为信息表征基础,以可拓方法论为指导,旨在解决矛盾问题,是哲学、数学和工程学的交叉性横断学科。本文融合可拓理论和神经网络,展开可拓神经网络的研究,主要研究内容如下: 1、从可拓学的基元理论入手,将可拓距离、可拓变换融合到RBF神经网络研究中,规范了算法流程描述,提出了基于可拓理论的RBF神经网络(ERBF)算法。采用UCI数据库中的数据集,分别验证了算法在解决分类和聚类问题上的可行性和有效性。 2、在对选择性神经网络集成技术研究的基础上,以ERBF为子网,对基于误差曲线的差异度定义进行修改,采用Manhattan距离代替常用的欧式距离来修正基于子网输出的差异度公式,构建新的集成神经网络。用UCI数据集对其进行验证,实验结果表明,新方法具有更高的实用性。 3、基于.Net Framework、OO、COM以及设计模式等相关技术,开发出了基于可拓理论的集成神经网络平台,用于实验研究。同时,通过中石化某分厂PTA溶剂系统的实际建模,为该厂生产预测、操作优化、节能减排提供技术支持。建模结果证实了算法在过程工业领域的实用价值。该系统界面友好、功能明确,具有较高的可移植性。 研究结果表明:将可拓学引入到化学工程、过程自动化和智能工程领域,有利于完善和发展过程系统工程方法,提高工业自动化系统的分析和应用能力。
【学位授予单位】:北京化工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP183;O189

【参考文献】
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