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结合温度的时变、滞后和非线性特性,提出了一种基于人工神经网络与模糊控制相结合的控制器.利用人工神经网络的自学习、自适应和并行处理的能力,将模糊控制规则转化为神经网络的学习样本.通过ANN的BP学习算法记忆这些规则样本,实验表明该控制器具有响应速度快、精度高和鲁棒性的特点.
基于神经模糊的工业锅炉温度控制器的研究
【摘 要】
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结合温度的时变、滞后和非线性特性,提出了一种基于人工神经网络与模糊控制相结合的控制器.利用人工神经网络的自学习、自适应和并行处理的能力,将模糊控制规则转化为神经网
【机 构】
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中国矿业大学
【出 处】
：
煤矿机械
【发表日期】
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2003年5期
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