水泥窑一类复杂对象的RBF网络优化控制

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摘要利用神经网络的记忆功能和泛化功能，给出水泥窑一类复杂对象优化控制所要求的输入输出关系，以比专家系统推理机更快得到优化控制输出，这对于实时控制十分重要。仿真实验表明采用“局部逼近”的RBF神经网络，从根本上解决了“全局逼近”的BP神经网络收敛速度慢的问题。神经网络对水泥窑的优化控制规则有很好的记忆功能和泛化功能，从而为水泥窑一类复杂控制对象的优化控制提供了新的方法和思路。

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关键词: RBF神经网络 MATLAB工具箱水泥窑系统仿真

收稿日期: 2001-01-06 出版日期: 2001-05-25 发布日期: 2018-10-10 整期出版日期: 2001-05-25

ZTFLH:

TP29

引用本文:

徐松岭, 刘可文, 杨惟高. 水泥窑一类复杂对象的RBF网络优化控制[J]. 水泥技术, 2001, 1(3): 34-36.
XU Songling, LIU Kewen, YANG Weigao. Optimal Control of RBF on Complex Objects of Cement Kilns. Cement Technology, 2001, 1(3): 34-36.

链接本文:

http://www.cemteck.com/CN/ 或 http://www.cemteck.com/CN/Y2001/V1/I3/34

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