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分析了直流锅炉运行时各变量之间的耦合关系，针对直流锅炉参数多变、强耦合的特点，提出了一种改进的误差反向传播算法（BP）的神经网络分散解耦方法；仿真及实验结果表明，神经网络分散解耦算法具有很强的自学习功能和自适应解耦能力，是解决多变量和强耦合问题的一种有效途径。
基于神经网络的解耦方法在直流锅炉中的应用
【摘 要】
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分析了直流锅炉运行时各变量之间的耦合关系，针对直流锅炉参数多变、强耦合的特点，提出了一种改进的误差反向传播算法（BP）的神经网络分散解耦方法；仿真及实验结果表明，神经网络分散
【机 构】
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华北电力大学控制科学与工程学院
【出 处】
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机械工程与自动化
【发表日期】
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2008年6期
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