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结合灰分控制的时变、滞后和非线性特性,介绍了一种基于人工神经网络与模糊控制相结合的控制器.利用人工神经网络的自学习、自适应和并行处理的能力,将模糊控制规则转化为神经网络的学习样本,通过FNN的BP学习算法记忆这些规则样本.试验表明,该控制器具有响应速度快、精度高和鲁棒性的特点.
基于灰分反馈的FNN自适应配煤控制
【摘 要】
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结合灰分控制的时变、滞后和非线性特性,介绍了一种基于人工神经网络与模糊控制相结合的控制器.利用人工神经网络的自学习、自适应和并行处理的能力,将模糊控制规则转化为神
【机 构】
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山东科技大学,中国矿业大学信电学院
【出 处】
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选煤技术
【发表日期】
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2005年6期
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