作者：徐海霞软测量仿射传播聚类多模型神经网络发酵过程
摘要：发酵过程数据量庞大,基于该数据建立的单一化软测量模型存在计算负担沉重,计算精度不良等问题。为有效解决以上问题,结合仿射传播聚类算法和神经网络提出一种改进的多模型软测量建模方法。采用仿射传播聚类算法能较为准确地确定系统的划分数目,有效地解决了传统聚类算法中聚类数目需提前给定、分类精度取决于数据分布、收敛速度慢等问题;针对已划分好的聚类个数建立相应的神经网络子模型。以红霉素发酵为工程背景,将所提方法运用在生物量浓度监测上,结果阐明所建改进的多模型软测量方法计算时间和预测精度得到了良好的改善。
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