【摘 要】
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该文在对比研究RBF网络和BP网络的基础上,参照江西水泥厂的窑外分解窑,提出了基于RBF神经网络的水泥窑优化控制系统方案.采用"定值控制回路+RBF神经网络"两层控制结构,并通过
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该文在对比研究RBF网络和BP网络的基础上,参照江西水泥厂的窑外分解窑,提出了基于RBF神经网络的水泥窑优化控制系统方案.采用"定值控制回路+RBF神经网络"两层控制结构,并通过接口外挂于水泥窑集散控制系统的高速数据通道上,实现窑的综合优化控制,利用神经网络的记忆功能和泛化功能,给出水泥窑一类复杂对象优化控制所要求的输入输出关系,以比专家系统推理更快得到优化控制输出,这对于实时控制十分重要.仿真实验表明采用"局部副近"的RBF神经网络,从根本上解决了"全局逼近"的BP神经网络收敛速度慢的问题.率网络对水泥窑的优化控制规则有很好的记忆功能和泛化功能,从而为水泥窑一类复杂控制对象的优化控制提供了新的方法和思路.这种方法对窑的优化控制方面的研究有很大的参考价值和实际意义.该文采用Visual C++ 6.0与MATLAB5.3的混合编程来编写软件包.
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