10.3969/j.issn.1000-3428.2010.08.071
SBR系统中的模糊神经网络控制器设计
将模糊控制与神经网络相结合,设计4层模糊神经网络控制器,分析其结构及算法.利用神经网络的自学习能力,在线动态调整模糊变量的隶属函数,优化控制规则,并对曝气池中溶解氧浓度与活性污泥浓度进行控制.通过Matlab对溶解氧的控制进行数字仿真实验,结果表明,具有学习能力的模糊神经网络控制可在污水处理系统的应用中获得更优的性能.
模糊神经网络、智能控制、序批式活性污泥法、溶解氧
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TP273+.4(自动化技术及设备)
苏州职业大学科研基金资助项目JDX0908
2010-05-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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