基于T-S模型的锌钡白干燥煅烧过程自适应神经模糊推理系统建模

被引：6

作者：

朱燕飞

蔡永昶

毛宗源

机构：

[1] 华南理工大学自动化科学与工程学院,华南理工大学自动化科学与工程学院,华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州,广东广州,广东广州

来源：

信息与控制 | 2004年 / 04期

关键词：

神经网络; 模糊逻辑; 自适应神经模糊推理系统; 锌钡白;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

针对锌钡白干燥煅烧过程建模难的问题 ,提出了一种基于T S模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建模方法 .通过对模糊辨识系统的结构辨识和参数辨识 ,使网络自主、迅速地收敛到要求的输入输出关系 .文章讨论了该网络的结构和学习算法 ,并通过仿真研究得出其良好的实际应用价值 .

引用

页码：472 / 475

页数：4

共 10 条

[1]

立德粉、硫酸锌生产与应用技术问答.[M].陈朝华等编著;.化学工业出版社.2000,

[2]

锌钡白干煅窑炉过程控制系统的研制(Ⅱ)——测量数据预处理技术 [J].

黄然婷 ;

刘咏平 ;

狄 ;

毛宗源 .

华南理工大学学报(自然科学版), 2002, (04) :52-55+80

[3]

一种基于T-S模型的快速自适应建模方法 [J].

岳玉芳 ;

毛剑琴 ;

不详 .

控制与决策 , 2002, (02) :155-158

[4]

基于聚类分析的模糊分类系统构造方法 [J].

童树鸿 ;

沈毅 ;

刘志言 .

控制与决策, 2001, (S1) :737-740+744

[5]

模糊神经网络及其在系统建模与控制中的应用.[J].孙增圻.南京化工大学学报(自然科学版).2000, 04

[6]

Sugeno模糊模型的辨识 [J].

李少远 ;

王群仙 ;

陈增强 ;

袁著祉 .

南开大学学报(自然科学版), 1999, (01)

[7]

神经计算中坐标变换的网络模型(CMAC)的泛化特性 [J].

欧阳楷 ;

陈卉 ;

周萍 ;

周琛 .

自动化学报, 1997, (04)

[8]

基于T-S模型的模糊神经网络 [J].

孙增圻 ;

徐红兵 .

清华大学学报(自然科学版), 1997, (03)

[9]

基于模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识 [J].

张平安 ;

李人厚 .

控制理论与应用, 1996, (05)

[10]

一种模糊CMAC神经网络 [J].

邓志东 ;

孙增圻 ;

张再兴 .

自动化学报, 1995, (03)

← 1 →