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该文应用模糊神经网络对高炉参数学习专家系统进行研究，该神经网络采用具有线性激励的ＢＰ快速学习算法，能够实现模糊推理进行隶属系数参数和规则可信度的调整。为动态模拟专家系统知识库，该文采用了七个结构相似且相互关联的神经网络代表不同的高炉异常炉况类型。
模糊神经网络及其在高炉参数学习专家系统中的应用
【摘 要】
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该文应用模糊神经网络对高炉参数学习专家系统进行研究，该神经网络采用具有线性激励的ＢＰ快速学习算法，能够实现模糊推理进行隶属系数参数和规则可信度的调整。为动态模拟专家系统
【机 构】
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大学信息科学与工程学院(沈阳)
【出 处】
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中国兵工学会第九届测试技术年会
【发表日期】
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1998年期
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