高炉参数学习用模糊神经网络专家系统
来源期刊：钢铁研究学报1999年第5期
论文作者：夏靖波 周建常 王师 王玉涛
关键词：神经网络; 模糊逻辑; 专家系统; 参数学习;
摘 要：用模块化模糊神经网络模型进行参数学习专家系统的研究是根据不同的炉况类型及其相关变量将整个参数学习模型分解为几个结构相似的子模糊神经网络模型.其中,子神经网络模型能够模拟诊断推理过程,动态地进行特征数据的权重、模糊等级的界限值和规则可信度的调整.采用该方法对现场采集的数据进行实验,结果表明该方法具有较好的学习效果.
夏靖波1，周建常1，王师1，王玉涛1
(1.东北大学自动化仪表系,沈阳,110006)
摘要:用模块化模糊神经网络模型进行参数学习专家系统的研究是根据不同的炉况类型及其相关变量将整个参数学习模型分解为几个结构相似的子模糊神经网络模型.其中,子神经网络模型能够模拟诊断推理过程,动态地进行特征数据的权重、模糊等级的界限值和规则可信度的调整.采用该方法对现场采集的数据进行实验,结果表明该方法具有较好的学习效果.
关键词:神经网络; 模糊逻辑; 专家系统; 参数学习;
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