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本文针对工业炉温信号的非线性、时变性、时滞性等特点,提出了基于克隆遗传算法(CGA)的模糊神经网络(FNN)训练算法,在提炼模糊控制规则的同时训练神经网络的权值,加快了搜索,使系统保证了炉温控制的实时性,满足工业需要。MATLAB仿真表明,该控制系统具有较高的控制精度和良好的动态特性。
克隆遗传算法在工业炉温控制中的应用
【摘 要】
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本文针对工业炉温信号的非线性、时变性、时滞性等特点,提出了基于克隆遗传算法(CGA)的模糊神经网络(FNN)训练算法,在提炼模糊控制规则的同时训练神经网络的权值,加快了搜索,
【机 构】
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广西机电职业技术学院电气工程系530007广西南宁
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2008年7期
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