高炉参数学习用模糊神经网络专家系统

被引：2

作者：

王玉涛

夏靖波

周建常

王师

机构：

[1] 东北大学自动化仪表系!沈阳

来源：

钢铁研究学报 | 1999年 / 05期

关键词：

神经网络; 模糊逻辑; 专家系统; 参数学习;

D O I：

10.13228/j.boyuan.issn1001-0963.1999.05.017

中图分类号：

TP182 [专家系统、知识工程];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

用模块化模糊神经网络模型进行参数学习专家系统的研究是根据不同的炉况类型及其相关变量将整个参数学习模型分解为几个结构相似的子模糊神经网络模型。其中，子神经网络模型能够模拟诊断推理过程，动态地进行特征数据的权重、模糊等级的界限值和规则可信度的调整。采用该方法对现场采集的数据进行实验，结果表明该方法具有较好的学习效果。

引用

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