基于模糊神经网络的非线性系统建模及其工业应用研究
论文针对化工过程非线性系统建模问题,提出了一类由函数网络和规则网络构成的复合型模糊神经网络.其中,函数网络采用改进型模糊神经网络结构实现非线性函数逼近功能;而规则网络基于过程先验知识,用于实现对操作区间的划分.论文中采用了几类非线性函数模型分别对改进型模糊神经网络和复合型模糊神经网络进行了仿真研究,结果表明,复合型模糊神经网络较之普通模糊神经网络在训练精度和测试精度上都有显著的提高,表现了优异的预测和泛化能力.
模糊神经网络;过程知识;非线性系统;建模;工业应用
北京化工大学
硕士
检测技术与自动化装置
李宏光
2000
中文
TP11;TQ056
65
2004-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）