自适应DNA免疫算法在化工软测量中的应用

将T-S模糊模型与RBF神经网络相结合，构成T-S模糊RBF神经网络，提出了一种自适应DNA免疫算法优化设计T-S模糊RBF神经网络的规则后件参数的方法。该方法采用基于抗体浓度和克隆选择的更新策略调节机制，能有效地保持抗体的多样性，避免早熟收敛。将该方法应用于延迟焦化汽油干点的软测量建模，仿真结果表明了DNA免疫遗传算法在T-S模糊神经网络系统优化设计中的有效性，并可获得较高精度的模型。