【摘 要】
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自60年代以来,随着神经网络理论与应用的诞生与飞速发展,它正在各行各业中发挥着巨大的作用.面对着种类繁多、算法复杂的神经网络模型,研究人员致力于研究目前应用最为广泛的
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自60年代以来,随着神经网络理论与应用的诞生与飞速发展,它正在各行各业中发挥着巨大的作用.面对着种类繁多、算法复杂的神经网络模型,研究人员致力于研究目前应用最为广泛的BP神经网络模型,在经典算法的基础上提出了改进算法以弥补其缺陷,并运用面向对象的程序设计方法,使用C++高级编程语言,在VisualC++开发平台上开发通用神经网络模型,然后将该模型成功应用于软测量和自动控制仿真实验系统中,取得了较为满意的效果,证明了该模型的可行性和通用性.软测量(软仪表)技术是一门具有广阔发展前景的新兴工业技术,它通过构造软仪表来对变量进行更直观的检测和控制.软仪表是依据对可测量测过程变量(称为辅助变量)与难以直接测量的待测变量(称为主导变量)的数学关系的认识,采用各种计算方法用软件实现对待测变量的测量或估计.鉴于神经网络的优良品质,研究人员选取神经网络作为软仪表的建模方法,建立基于神经网络的通用软测量模型,经仿真实验分析研究,具有良好的可行性.神经网络控制为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了一条新的途径.研究人员将所开发的基于神经网络的辨识器和控制器用于水泥工业中的球磨机闭路粉磨系统,取得良好的控制效果.
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