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针对烟叶发酵过程中大时延，非线性，分布参数及干扰，将神经网络与模糊控制结合，利用神经网络特有的自学习能力，去修正模糊控制规则，提出神经网络模糊控制器，采用最优梯度速降算法，加速学习速度，通过烟叶发酵过程的控制，表明控制性能优于一般模糊控制，且适用范围广。
神经网络模糊控制在烟叶发酵过程中的应用
【摘 要】
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针对烟叶发酵过程中大时延，非线性，分布参数及干扰，将神经网络与模糊控制结合，利用神经网络特有的自学习能力，去修正模糊控制规则，提出神经网络模糊控制器，采用最优梯度速降算法，加速
【机 构】
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太原理工大学
【出 处】
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电力学报
【发表日期】
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1998年1期
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