基于自适应模糊聚类的神经网络软测量建模方法 (2004年)

提出一种基于模糊聚类的神经网络软测量建模方法。该方法采用数据分组训练、自动确定模糊分类数、在线测量时分类中心自适应修正，降低了计算量，提高了楚模精度。将该算法用于步进式加热炉钢坯温度预报的仿真结果表明，它能够解决钢坯温度难以在线测量的问题。