摘要
本发明公开一种基于SFA‑RBFNN模型的聚丙烯熔融指数软测量方法,结合使用SFA与RBFNN解决聚丙烯熔融指数软测量问题,并同时考虑RBFNN隐层神经元的中心点向量的优化问题,从而使基于SFA‑RBFNN模型的聚丙烯熔融指数软测量精度得到有效保障。具体来讲,本发明方法首先通过SFA提取聚丙烯过程输入变量中的缓慢变化的特征,然后利用提取的缓慢变化特征做为RBFNN模型的输入,从而使用能反应数据缓慢变化的本质特征来软测量聚丙烯熔融指数。与此同时,使用差分进化算法优化求解RBFNN隐层神经元的中心点向量,从最小化估计误差的角度实施对聚丙烯过程熔融指数的软测量。