应用模糊神经网络对重介质密度进行估算

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介绍了重介质悬浮液密度在整个选煤过程中的重要性,综合神经网络和模糊控制的优点,提出了一种基于模糊神经网络的悬浮液密度估算方法。以模糊估算器抽象出来的模糊规则表作为神经网络的学习样本,利用神经网络的自学习能力,不断对网络权值和激活函数的参数进行修改,实现了在线修改模糊推理规则的目的。 This paper introduces the importance of density of heavy medium suspensions in the whole process of coal preparation. Based on the advantages of neural network and fuzzy control, a method of estimating the density of suspensions based on fuzzy neural network is proposed. The fuzzy rule table abstracted from fuzzy estimator is used as a learning sample of neural network. By using the self-learning ability of neural network, the parameters of network weight and activation function are continuously modified, and the purpose of online modification of fuzzy inference rules is achieved.
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