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焦化炉压力的多目标遗传算法与RBF神经网络优化建模方法

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  • 2016100636232

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专利号 2016100636232 专利名称 焦化炉压力的多目标遗传算法与RBF神经网络优化建模方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06N3/12;G06F17/50;G06N3/02
申请人 杭州电子科技大学 申请地址 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
发明人 张日东;王玉中 申请日期 2016-01-29
下证状态 未知 更新时间 2024-11-28 11:51:09
专利摘要 本发明公开了一种焦化炉压力的多目标遗传算法与RBF神经网络优化建模方法。本发明通过采集过程对象的输入输出数据,结合RBF神经网络模型,使用改进的MOEA优化神经网络的网络层和参数。本发明具有较高的精确性,能很好地描述过程对象的动态特性。

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