10.3321/j.issn:1671-8879.2000.04.036
非线性炉群智能解耦的一种新算法
针对系统的非线性多变量耦合特性,提出了一种基于隶属函数的模糊神经网(MFFNN)智能解耦的新算法,通过神经网络的自学习能力,调节隶属函数的形状及结论值,使MFFNN具有自学习、自适应的能力,并用主机、接口及炉群组成系统验证了该算法,仿真及用于炉群智能解耦实测数据表明,这种算法对于非线性多变量的解耦效果良好.
多变量耦合、隶属函数、模糊神经网、智能解耦算法
20
TP13(自动化基础理论)
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
123-125,129