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针对阳离子反浮选生产过程被控对象复杂、数学模型不确定以及控制精度要求高等特点,提出一种基于粗集神经网络理论的智能控制模型。该方法减少信息表达的属性数量及神经网络构成系统的复杂性,增强了系统容错及抗干扰的能力。将粗集神经网络智能控制模型与基于粗集的控制模型进行对比,结果表明了该方法的可行性。
粗集神经网络在阳离子反浮选控制中的应用
【摘 要】
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针对阳离子反浮选生产过程被控对象复杂、数学模型不确定以及控制精度要求高等特点,提出一种基于粗集神经网络理论的智能控制模型。该方法减少信息表达的属性数量及神经网络
【机 构】
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大连理工大学信息与控制研究中心,鞍山科技大学信息学院,鞍钢弓长岭矿业公司
【出 处】
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控制工程
【发表日期】
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2004年S2期
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