基于多神经网络模型的酯化反应软测量

对模糊C-均值聚类算法加以改进，将系统输入数据进行模糊划分，分成具有几个不同聚类中心的子集；继而引入到多模型建模过程中，针对每个子集建立相应的径向基函数(RBF)网络模型。而全局模型则由各个子模型的输出加权组合。最后通过对聚合釜反应器软测量建模的研究，表明该方法具有拟合精度高和泛化能力强的特点，验证了此多模型建模方法的有效性和快速性。