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Non-linear Chemical Process Modelling and Application in Epichlorhydrine Production Plant Using Wavelet Networks

Chinese Journal of Chemical Engineering 2002年第4期10卷 435-443页

作者：黄德先金以慧张杰 A.J.Morris Department of Automation Tsinghua University 北京 100084 CPACT Merz Court University of Newcastle Newcastle upon Tyne NE1 7RU 英国

A type of wavelet neural network, in which the scale function is adopted only,is proposed in this paper for non-linear dynamic process *** network size is decreased significantly and the weight coefficients can be estimated by a linear *** wavelet neural network holds some advantages supeiior to other types of neural ***, its network structure is easy to specify based on its theoretical analysis and ***, network training does not rely on stochastic gradient type techniques and avoidd the problem of poor convergence or undesirable local *** excellent statistic properties of the weight parameter estimations can be proven *** theoretical analysis and simulation study show that the identification method is robust and reliable. Furthermore,a hybrid network structure incorporating first-principle knowledge and wavelet network is developed to solve a commonly existing problem in chemical production *** of the hybrid network to a practical production process demonstrates that model generalisation capability is significantly improved.

关键词：非线性工艺成型表氯醇微波神经网络混合网络

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MOVING TARGETS PATTERN RECOGNITION BASED ON THE WAVELET NEURAL NETWORK

引用

Journal of Electronics(China) 2005年第3期22卷 321-328页

作者： GeGuangying ChenLili XuJianjian NanjingUniversity Nanjing210093China／／LiaochengUniversityLiaocheng252059China NanjingUniversity Nanjing210093China

Based on pattern recognition theory and neural network technology, moving objects automatic detection and classification method integrating advanced wavelet analysis are discussed in detail. An algorithm of moving targets pattern recognition on the combination of inter-frame difference and wavelet neural network is presented. The experimental results indicate that the designed BP wavelet network using this algorithm can recognize and classify moving targets rapidly and effectively.

关键词：移动目标检测模式识别微波神经网络目标分类

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