自动化学报2018，Vol.44Issue(10)：1799-1811,13.DOI:10.16383/j.aas.2018.c170299
集成自编码与PCA的高炉多元铁水质量随机权神经网络建模
Autoencoder and PCA Based RVFLNs Modeling for Multivariate Molten Iron Quality in Blast Furnace Ironmaking
摘要
关键词
随机权神经网络/AE-P-RVFLNs/自编码/主成分分析/NARX建模/高炉炼铁/过拟合引用本文复制引用
周平,张丽,李温鹏,戴鹏,柴天佑..集成自编码与PCA的高炉多元铁水质量随机权神经网络建模[J].自动化学报,2018,44(10):1799-1811,13.基金项目
国家自然科学基金(61473064,61290323,61333007,61790572),中央高校基本科研业务费项目(N160805001,N160801001),辽宁省教育厅科技项目(L20150186)资助 （61473064,61290323,61333007,61790572）
