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基于模糊CMAC神经网络的复杂过程辨识与优化

2008年

应用技术

中期阶段

成果简介

随着工业过程的规模和复杂度越来越大，传统建模及优化方法结果往往不够理想，其主要原因为传统建模方法不能满足相变、化学反应等引起的时变、非线性等特性，亟需改进。
本项目研究CMAC神经网络、模糊CMAC神经网络的原理及基本模型结构，并对其进行算例仿真研究。研究表明CMAC神经网络具有局部逼近能力和一定的泛化能力。研究模糊推理系统与CMAC神经网络的辨识模型及各自的优缺点，将...

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