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针对加热炉具有大惯性和纯滞后性,提出优化模糊神经网络控制。该控制将模糊逻辑推理与神经网络控制技术融合,同时利用遗传算法优化隶属度函数,采用误差反向传播学习算法在线调节神经网络权值,提高了控制器的稳定性、鲁棒性和适应性。仿真结果证实了控制器的有效性。
基于优化模糊神经网络控制的加热炉应用
【摘 要】
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针对加热炉具有大惯性和纯滞后性,提出优化模糊神经网络控制。该控制将模糊逻辑推理与神经网络控制技术融合,同时利用遗传算法优化隶属度函数,采用误差反向传播学习算法在线
【机 构】
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湖北师范学院控制科学与工程系
【出 处】
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河北工业科技
【发表日期】
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2009年5期
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