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铅锌烧结过程智能集成优化控制技术
铅锌烧结过程智能集成优化控制技术
来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户:nebula_0718
【摘 要】
:
针对复杂的铅锌烧结过程,提出了基于神经网络和模糊专家规则模型的自学习模糊专家控制方法进行状态参数优化,基于神经网络模型的模糊C均值聚类搜索混沌遗传算法进行综合指标
【作 者】
:
杜玉晓
吴敏
桂卫华
【机 构】
:
中南大学
【出 处】
:
控制与决策
【发表日期】
:
2004年10期
【关键词】
:
铅锌烧结过程
模糊专家控制
神经网络集成模型
模糊c均值聚类搜索
混沌遗传算法
Chaos theory
Fuzzy control
Genetic algor
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针对复杂的铅锌烧结过程,提出了基于神经网络和模糊专家规则模型的自学习模糊专家控制方法进行状态参数优化,基于神经网络模型的模糊C均值聚类搜索混沌遗传算法进行综合指标参数优化.智能集成优化控制技术具有高效性和实用性,有效地抑制了工况波动,提高了烧结矿产量和质量,取得了较好的工业控制效果.
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