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神经网络自学习模糊控制及其在合成氨生产中的应用 被引量:4

Self-learning Neural Network Fuzzy Control and Application in the Synthetic Ammonia Production
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摘要 提出一类基于神经网络的模糊控制设计方案。控制系统中包括两个神经网络,一是利用神经网络进行模糊推理,实现控制规则的推理过程;二是采用另一个神经网络对系统的动态进行跟踪,以实现前向通道中语言变量的模糊区间的优化,从而使控制效果更加理想。 A fuzzy control scheme based on the neural networks(NN) structure is presented. The control scheme includes two NNs. One NN realizes the fuzzy inference, and another optimizes the fuzzy input scalars so that the system dynamic can be tracked. The system performance can be improved by using the scheme. The example of the synthetic ammonia shows the effectiveness of the control scheme.
出处 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1999年第A11期613-616,共4页 Control and Decision
基金 河北省自然科学基金
关键词 神经网络 自学习模糊控制 合成氨 生产系统 fuzzy inference, neural networks, dynamic systems, synthetic ammonia production
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献2

  • 1毛宗源,华南理工大学学报,1990年,4卷,66页
  • 2龙升照,模糊数学,1982年,3卷,105页

共引文献13

同被引文献86

引证文献4

二级引证文献25

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