基于神经网络和模糊逻辑的微藻培养过程仿真

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该文提出将控制领域中的知识控制理论应用到微藻培养过程中的新设想,并开发出具有现实指导意义的系列仿真方法.该文系统地探讨了神经网络的结构、功能、分类及其运作要同盟,并在分析部分现有的神经网络算法的基础上,利用三种神经网络(基于LM算法的反向传播神经网络、径向基神经网络和Elman神经网络)对三个实际的微藻培养过程进行了仿真.该文以此为基准,本着网络规模最小原则,对隐单元数扩传递函数等进行细心的筛选.通过对所构建网络的训练历史和泛化能昨进行综合评价,最终分别确定了三个可用于指导实际操作的网络模型,从而实现了对相应的小球藻培养过程的仿真.该文在分析神经网络和模糊逻辑优缺点的基础上,根据Takagi-Sugeno型模糊推理的特点,首次提出将具有自适应自学习能力的神经——模糊系统(ANFIS)引入到微藻培养过程中的构思.论文探讨了由两种分割法所决定的ANFIS模型在小球藻培养过程中进行仿真的可行性.该文还进一步分析檬炫网络与上述三种神经网络的内在特性,并对不同网络的仿真性能进行综合比较.
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