Virtual Instruments Based on Stacked Neural Networks to Improve Product Quality Monitoring in a Refinery

机译：基于堆叠神经网络的虚拟仪器可改善炼油厂的产品质量监控

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A virtual instrument, based on neural networks, for the estimation of octane number in the gasoline produced by refineries is introduced. The stacking approach is proposed to improve the estimation performance of the instrument. The validity of the proposed approach has been verified by comparison with the performance of traditional modeling techniques. The proposed virtual instrument can be used during the maintenance phaes of hardware devoted to the measurement of the octane number.

机译：介绍了一种基于神经网络的虚拟仪器，用于估算精炼厂生产的汽油中的辛烷值。提出了叠加方法以提高仪器的估计性能。通过与传统建模技术的性能比较，验证了所提方法的有效性。拟议的虚拟仪器可在致力于辛烷值测量的硬件维护阶段使用。

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来源
《Instrumentation and Measurement Technology Conference, 2005. IMTC 2005. Proceedings of the IEEE》|2005年|P.1889-1893|共5页
会议地点
作者
Fortuna L.; Giannone P.; Graziani S.; Xibiliam M.G.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类工业技术;
关键词
industrial plants; modeling; neural networks; quality coontrol; industrial plants; modeling; neural networks; quality coontrol;

机译：工业工厂;建模;神经网络;质量控制;工业工厂;建模;神经网络;质量控制;

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