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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 isadopted only, is proposed in this paper for non-linear dynamicprocess modelling. Its network size is decreased significantly andthe weight coefficients can be estimated by a linear algorithm. Thewavelet neural network holds some advantages superior to other typesof neural networks. First, its network structure is easy to specifybased on its theoretical analysis and intuition. Secondly, networktraining does not rely on stochastic gradient type techniques andavoids the problem of poor convergence or undesirable local minima.

关键词： wavelet neural network non-linear system identification hybrid neuralnetwork

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