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本文建立了淬火炉的模糊神经网络智能温度控制系统,用遗传算法和BP算法结合,自动调节模糊神经网络各层的权值,改变隶属函数的参数和推理规则数,实现对隶属函数和推理规则的优化.实验结果表明,温度上升段,超调量小于4℃,保温阶段,温度控制在保温温度的±2℃内,满足淬火炉对升温速度和恒温过程的精度要求.
基于模糊神经网络的淬火炉温度控制
【摘 要】
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本文建立了淬火炉的模糊神经网络智能温度控制系统,用遗传算法和BP算法结合,自动调节模糊神经网络各层的权值,改变隶属函数的参数和推理规则数,实现对隶属函数和推理规则的优
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院
【出 处】
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计算技术与自动化
【发表日期】
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2003年3期
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