【摘 要】
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针对反应槽容量大,滞后量大、变化因素多及温度控制要求比较高的特点,结合模糊控制和神经网络的优点,把模糊控制的控制规则转化为神经网络的一组输入、输出样本,这样,把这些
【机 构】
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河北师范大学物理科学与信息工程学院,河北科技大学信息科学与工程学院
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针对反应槽容量大,滞后量大、变化因素多及温度控制要求比较高的特点,结合模糊控制和神经网络的优点,把模糊控制的控制规则转化为神经网络的一组输入、输出样本,这样,把这些规则隐含分布在整个网络之中。在控制应用时,不必进行复杂的规则搜索和推理,只需通过高速并行的分布计算就可产生输出结果。实际运行结果表明,该系统温度控制精度高,运行稳定,取得了令人满意的控制效果。
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