[01656072]基于模糊CMAC神经网络的复杂过程辨识与优化
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技术详细介绍
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。该项目研究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，将模糊推理系统与CMAC神经网络结合，研究了基于模糊CMAC神经网络辨识模型的算法及具体步骤。对粒子群算法进行研究及改进，并用标准测试函数进行优化仿真。研制了基于模糊CMAC神经网络的稳态优化软件，该项目基于模糊CMAC神经网络的稳态优化系统在复杂工业过程中的应用，会显著提高稳态模型的拟合度，逼近工艺参数的最优指标，更好改善工业过程调优的品质。