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一种基于改进遗传算法的单神经元控制方法

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为实现在实际的炉群多变量燃烧系统中,对各个燃烧的子系统的控制参数进行优化,提出了一种基于改进适应度函数的遗传单神经元控制算法,该算法克服了采用神经网络方法收敛速度慢、在求解过程中陷入局部极小点等缺点,利用遗传算法的全局寻优特性和神经网络对非线性函数较强的逼近能力,将改进的遗传算法和单神经元控制相结合,实现对一类非线性系统的参数进行优化.模拟实验和真实结果验证了这种方法是可行的.

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来源
《第十六届中国过程控制学术年会暨第四届全国故障诊断与安全性学术会议》|2005年|108-110|共3页
会议地点山东济南
作者
祝海江; 赵众; 侯媛彬;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工智能理论;
关键词
遗传单神经元控制; 改进适应度函数; 遗传算法; 单神经元;

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