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传统RPCL聚类算法是在随机选取样本的前提下修正权矢量的,没有考虑样本集的空间分布情况。为此,该文提出了一种改进的RPCL聚类算法。该算法引入样本区域密度的概念,根据密度大小按不同的概率选取样本,以修正权矢量。利用文犤1犦中的算例证明了新算法比传统RPCL算法具有更好的聚类速度和精度。最后将算法用于基于RBF神经网络的氧化铝高压溶出过程中溶出率的软测量,仿真结果表明改进的RPCL算法能很好地实现数据样本的聚类,从而提高软测量模型的泛化能力。 相似文献
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湿法炼锌沉铁过程氧化速率优化控制 总被引:2,自引:2,他引:0
湿法炼锌沉铁过程针铁矿沉淀形成的条件要求苛刻, 亚铁离子的氧化速率必须控制在合理的范围内才能保证溶液中的铁离子以针铁矿形式除去. 本文在沉铁过程动态模型的基础上, 根据针铁矿沉淀形成的条件和结合流程工艺要求, 优化设定每个反应器出口的亚铁离子浓度, 进而建立针铁矿法沉铁过程氧化速率优化控制模型. 采用控制参数化方法将最优控制求解问题转化为非线性规划, 通过状态转移优化算法求取最优的氧气和氧化锌控制率, 以合理控制沉铁过程亚铁离子的氧化速率. 仿真结果表明, 优化控制模型计算所得的控制量不仅可以保证反应过程的氧化速率符合生成针铁矿沉淀的条件, 而且可以稳定生产流程. 相似文献
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