基于模糊c均值聚类的RBFN的混炼胶粘度在线估计

摘要

介绍了将基于模糊c均值聚类(FCM)算法的多模型建模方法(简称FMM)与径向基函数神经网络(RBFM)相结合,先用FCM算法将训练集聚类,再用隶属度将子模型的输出结合起来,从而完成软测量模型的建立.这种方法不仅增强了在对象的整个输入空间的预测精度,同时减少了隐层节点数目,加快了学习速度.算法仿真表明,所提出的算法是处理橡胶混炼粘度软测量建模的一种很有效的方法.