【摘 要】
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描述了基于电容层析成象，采用模糊逻辑和神经网络对静态火焰进行闭环控制过程．以神经元形式将专家知识和训练类型融合到模糊规则中．采用神经网络使得增加被控制参数数量较为容易
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,辽宁省电子产品检验所
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描述了基于电容层析成象，采用模糊逻辑和神经网络对静态火焰进行闭环控制过程．以神经元形式将专家知识和训练类型融合到模糊规则中．采用神经网络使得增加被控制参数数量较为容易并使得系统自动调整参数较为容易．
Describes the process of closed-loop control of static flame using fuzzy logic and neural networks based on capacitive tomography. Combine expert knowledge and training types into fuzzy rules in the form of neurons. Using neural networks makes it easier to increase the number of parameters being controlled and makes it easier for the system to automatically adjust parameters.
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