【摘 要】
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本文提出用混合函数链网络与Ｌａｇｒａｎｇｅ松驰法解机组最优投入问题．基于神经网络的监督学习和自适应模式识别概念，ＦＬＮ被用来预测负荷需求与Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子之间的关系．为了证实这一方法的有效性，一个具有１６台
【机 构】
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海军航空工程学院自控系，华南理工大学自动化系
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本文提出用混合函数链网络与Ｌａｇｒａｎｇｅ松驰法解机组最优投入问题．基于神经网络的监督学习和自适应模式识别概念，ＦＬＮ被用来预测负荷需求与Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子之间的关系．为了证实这一方法的有效性，一个具有１６台电机组的实际系统被测试．数值计算结果表明系统发电总成本可获得最少，大大减少了计算时间．
In this paper, we propose a hybrid function chain network and Lagrange relaxation method to solve the problem of optimal input. Based on the neural network-based supervised learning and adaptive pattern recognition concepts, FLN is used to predict the relationship between load demand and Lagrange multipliers. To confirm the validity of this method, a real system with 16 motor banks was tested. The numerical results show that the total cost of system power generation can be obtained the least, which greatly reduces the calculation time.
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