神经元网络理论在乙烯精馏塔成分估计中的应用OACSCD

针对前馈神经元网络误差反向传播算法（ＢＰ算法）收敛速度慢，且常常收敛于局部极小值等缺陷，提出了一种基于变步长、加压缩因子的共轭梯度搜索的快速学习算法。与标准的ＢＰ法相比，该方法不仅学习收敛速度快，而且精度也有所提高。通过对乙烯精馏塔成分估计的应用表明，该方法比最小二乘估计法具有更好的外推性。