【摘 要】
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利用人工神经网络进行产优化在集成电路、化工、制造等许多工业领域得到了成功的应用.我们总结了神经网络系统建模方法以及得到广泛采用的优化算法,并分析指出我们前阶段的优
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利用人工神经网络进行产优化在集成电路、化工、制造等许多工业领域得到了成功的应用.我们总结了神经网络系统建模方法以及得到广泛采用的优化算法,并分析指出我们前阶段的优化工作中存在的去噪声建模有局限性和计算过程需人干预的不足,在此基础上把问题抽象为:已从系统获得得含N个控制量样本的样本集S以及每个样本对庆的系统输出,如何依据这些数据求出一个使系统输出y得到优化有控制量x,而不研究具体系统,实现不需要人智能参与自动完成计算过程;提出应用人工神经网络硬件系统——CASSANDRA-I小型神经计算机的多变量控制系统优化方法,设计完成了其应用软件;并进行系统的实验工作,验证算法的有效性以及此方法处理带噪声样本和实际应用能力.这种不局于某具生产过程的优化方法更具有应用推广潜力;并且与软件实现相比,神经网络硬件的并行计算机制使神经网络更有效率,以该文优化方法为基础,可进一步研究实现生产过程的实时神经网络智能控制系统.
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