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基于变结构补偿模糊神经网络的漏钢预报

摘要

漏钢事故是连铸过程中最典型的事故,因此对漏钢预报的研究是很有实际意义的.本文介绍了一种具有快速学习算法、能够执行补偿模糊推理的补偿模糊神经网络,并在此基础上提出一种新型的变结构的补偿模糊神经网络.模糊规则的节点数随输入的变化而改变.与传统的模糊神经网络相比,该网络辨识精度更高、速度更快.并把这种网络应用于漏钢预报的仿真试验中,取得了较好的效果.

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