【摘 要】
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基于分解炉的工作原理,分析了影响分解炉出口温度的主要因素,利用径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network,RBFNN）具有结构简单、逼近精度高、泛化能力好等特
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基于分解炉的工作原理,分析了影响分解炉出口温度的主要因素,利用径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network,RBFNN）具有结构简单、逼近精度高、泛化能力好等特点,建立了分解炉出口温度的神经网络模型。仿真测试结果表明,该神经网络模型具有训练收敛快、精度高、泛化能力好的特点。这对于那些多输入、时变、非线性复杂系统的建模问题具有重要的参考意义。
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