【人工神经网络在化工过程建模和控制中的应用】丁磊.pdf

摘要(中英文)第一章前言第二章人工神经网络在化工过程建模中的应用.,多1传统反传算法(BP)介绍 2改进算法(BPBS)介绍3改进算法(CHEMOTAXIS)介绍4有关BP算法的补充解释5仿真和实验建模的结果第三章人工神经网络在化工过程控制中的应用.1ANN在Smith预估器中的应用.

ABSTRACT The article mainly studies the applications of ANNsinchemical process modeling and control based on the general discussion of the ArtificialNeuralNetworks.Intheareaofchemical procesB modeling.Firstly,we discuss the traditional back -propagation algorithm in detail,whichis used most broad

神经网络中的信息处理是在大量神经元中平行地进行的.信息处理方法独特,速度快,因而具有很强的容错性和联想功能.且人工神经网络本身具有很强的自学习和自适应能力.并行分布处理模型(PDPM0DBL)是80年代发展起来的,它致力于在网络层次上模拟人的认知活动,向我们提供了一种全新的计算形式.神经元是神经网络的基本信息处理单元,它是实际神经元的理论抽象.它具有大量的输入端,每个输入端有一个权重与之对应,它有一-个输出端,如图1 所示.其中,t为阀值,Wij为权重,neti为其净输入,:为激活值,0i为输出值,图1.