将图3-2所示的过程神经元网络作为软测量模型，采用基于函数正交基展开的过程神经元网络学习算法，发现在污水处理软测量和预测实际应用中存在收敛速度慢，局部最小等问题。通过仿真实验发现网络经常发生“假饱和” 和严重振荡问题，很难获得满意的训练结果。本书在原算法的基础上研究改进算法，下面给出基于过程神经元网络的软测量改进算法。
图3-2 过程神经元网络模型
3.2.2.1 正交基函数的选取与展开
假设软测量模型的二次变量x数量为n，采样得到X的一组数据形式是：
X(t，x1，x2，……xn)
(3-11)
对式(3-11) 的数据在采样周期内拟合为m阶多项式形式，从而得到一组训练样本集如下：
由于m阶多项 ...... （共3013字） [阅读本文]>>
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