基于模糊神经网络的气化炉反应速率建模研究 |
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引用本文: | 施鹏辉,李少远.基于模糊神经网络的气化炉反应速率建模研究[J].中国科技博览,2011(12):72-73. |
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作者姓名: | 施鹏辉 李少远 |
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作者单位: | 上海交通大学自动化系,200030 |
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摘 要: | 本文从人工神经网络的基本原理出发,将其学习算法与模糊逻辑理论结合,构建模糊神经网络结构,采用减法聚类完成对模糊神经系统的结构辨识。从各组输入量和输出量中确定模糊规则数目,给出规则中参数的确定方法,并用误差反传法优化相关参数。最后用此方法对气化炉的反应速率建立软测量模型。实验仿真结果验证了该模型运算性能良好,而且能满足对建模精度的要求。
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关 键 词: | 神经网络 模糊逻辑 减法聚类 软测量 |
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