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介绍了一种基于动态模糊神经控制器的控制系统,通过在模糊神经网络控制器的第2层引入动态递归环节,使其具有动态映射能力,并提出了动态模糊神经控制器的混合学习算法,即先采用免疫遗传算法的"粗"学习,再采用BP梯度算法的"细"学习.通过对锅炉主汽温控制的仿真表明了该网络结构和训练方法是可行的和有效的.
新型动态模糊神经控制器及其混合学习算法研究
【摘 要】
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介绍了一种基于动态模糊神经控制器的控制系统,通过在模糊神经网络控制器的第2层引入动态递归环节,使其具有动态映射能力,并提出了动态模糊神经控制器的混合学习算法,即先采
【机 构】
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上海电力学院,上海理工大学,上海久隆电力集团科技公司
【出 处】
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上海电力学院学报
【发表日期】
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2005年4期
【基金项目】
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上海市教委资助项目
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