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煮糖过程的主要非线性表现为晶体生长率.本论文采用两种方法来描述晶体生长率模型的设计,第1种方法是通过采用非线性规划最优化方法(NLP)决定晶体生长率经验公式的参数;第2种方法是一种新颖的建模策略,它把晶体生长率作为非线性逼近器的人工神经网络(ANN)与由蔗糖晶体质量平衡所表述的先前既定的知识相结合.最初结果显示第1种类型的模型能够较好地执行局部匹配,而第2种具有更大的灵活性.