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王福利
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期刊论文
PCA-DRBFN模型在精馏塔精苯干点估计中的应用
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针对PCA（Principal Components Analysis）技术中，由于重叠信息会严重影响主成分的正确提取这一问题，提出了一种改进的数据降维处理方法。首先，利用标准化变量间的相关系数大小找到重叠信息。然后，将重叠信息进行加权综合。最后，利用改进的数据降维处理方法以及分布式网络技术，建立了基于PCA-DRBFN（Principal Components Analysis-Distributed Radial Basis Function Network）的软测量模型，并将其应用到某钢厂的精苯精馏过程，对精苯干点进行估计。通过仿真证明，所建立的模型具有较好的泛化效果。
【免责声明】以下全部内容由[王福利]上传于[2005年01月27日 00时51分47秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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