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热压传热传质过程中混合气体相对湿度的参数识别
发布者:管理员 发布时间:2018/9/6 阅读:125

热压传热传质过程中混合气体相对湿度的参数识别

2.1理论基础

单隐层前向神经网络作为最简单的神经网络,是一个万能逼近器,它逼近的本质是以非线性参数展开来表达近似一元或多元函数,即:任何一个定义在Rd上的连续函数,可以通过一个具有单一隐层的三层前向神经网络任意逼近。一个具有单一隐层,含d个输入、一个输出的三层前向神经网络数学上可表示为

逼近定理[7]设φ在R上具有p+1阶连续有界导数,并对任意的k(0"k"p),存在θ∈R,使得φ(k)(θ)≠0,p∈Πdp,则对任意的ε>0,可以构造d个输入、一个输出及隐层节点个数为Ndn的单隐层前向神经网络

2.2算法设计

在纤维板热压传热传质过程中,变量间的关系常常用数学上的函数来刻画,而函数的表达式往往是未知的,只能通过试验和观察得到有限个离散的点,所以希望借助简单的函数来近似表达目标函数,从而间接地得到目标函数的一些性质。本节给出基于温度、含水率的相对湿度神经网络模型,利用该模型实现对混合气体相对湿度的函数逼近。具体步骤如下:

步骤1确定输入样本和输出样本

基于Engelhardt(1979)所测数据,纤维板热压传热传质过程中木材平衡含水率和内部温度两个影响因素作为输入因子,相对湿度作为输出样本,参见表1。

步骤2确定激活函数及隐神经元数激活函数是神经网络的重要组成部分,单隐层前向神经网络一般采用如下形式的二元多项式函数:



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