【摘 要】
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针对ＣＦＢ锅炉系统结构复杂多层次，机理尚不完全明确，以及系统输入输出之间存在强烈非线性的特点，建立了自适应模糊神经网络模型，并将其用于ＣＦＢ锅炉物料粒径监测。该模型充分体现ＣＦＢ输入变量
【机 构】
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针对ＣＦＢ锅炉系统结构复杂多层次，机理尚不完全明确，以及系统输入输出之间存在强烈非线性的特点，建立了自适应模糊神经网络模型，并将其用于ＣＦＢ锅炉物料粒径监测。该模型充分体现ＣＦＢ输入变量空间与输出变量空间的映射关系，具有参数自调节能力强、通用性强的特点
In view of the complicated and multi-level structure of CFB boiler system, the mechanism is not completely clear, and there is a strong nonlinear between system input and output, an adaptive fuzzy neural network model is established and used to monitor CFB boiler particle size. The model fully embodies the mapping relationship between the input variable space of CFB and the output variable space, and has the characteristics of strong self-adjusting ability and strong universality
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