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本文论述了多变量模糊神经网络的控制方法并将其运用于传统的水流量标准装置过程控制系统中,同时介绍了模糊神经网络的原理、结构、性能及学习算法。计算机仿真结果表明:采用多变量模糊神经网络技术能有效提高水流量标准装置的稳定性,使系统的静、动态性能得到很大的提高,显示出强大的优越性。
人工智能在水流量标准装置中的应用研究
【摘 要】
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本文论述了多变量模糊神经网络的控制方法并将其运用于传统的水流量标准装置过程控制系统中,同时介绍了模糊神经网络的原理、结构、性能及学习算法。计算机仿真结果表明:采用
【机 构】
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上海理工大学动力测控实验中心,上海理工大学动力测控实验中心上海200093,上海200093
【出 处】
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计量技术
【发表日期】
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2005年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50275097)
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