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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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