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根据发电厂灰分控制的时变、滞后和非线性特性，本文提出了一种基于人工神经网络与模糊控制相结合的控制器。利用人工神经网络的自学习、自适应和并行处理的能力，将模糊控制规则转化为神经网络的学习样本，通过FNN的BP学习算法记忆这些规则样本。实验表明该控制器具有响应速度快、精度高和鲁棒性强的特点。
基于模糊神经网络的发电厂自适应配煤控制
【摘 要】
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根据发电厂灰分控制的时变、滞后和非线性特性，本文提出了一种基于人工神经网络与模糊控制相结合的控制器。利用人工神经网络的自学习、自适应和并行处理的能力，将模糊控制规则
【机 构】
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上海电机学院电气学院
【出 处】
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电气自动化
【发表日期】
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2007年5期
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