【摘 要】
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针对污水处理过程中具有的非线性、大时变等特征, 提出了一种基于自适应递归模糊神经网络(recurrentfuzzy neural network, RFNN)的污水处理控制方法. 该方法利用自适应RFNN
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院,计算智能与智能系统北京市重点实验室
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针对污水处理过程中具有的非线性、大时变等特征, 提出了一种基于自适应递归模糊神经网络(recurrentfuzzy neural network, RFNN)的污水处理控制方法. 该方法利用自适应RFNN识别器建立污水处理过程的非线性动态模型, 建立的模型可以为RFNN控制器提供污水处理过程中的状态变量信息, 保证了控制器根据系统响应调整操作变量的精确性; 并且RFNN辨识器及RFNN控制器基于自适应学习率进行学习, 确保了递归模糊神经网络的收敛精度和速度, 并通过构造李雅普诺夫函数证明了此算法的收敛性;
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