模糊神经网络在煤粉不同流态中的测量作用

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利用模糊神经网络的学习功能和处理不确定情况的能力,合理划分煤粉在水平管道中的多种流动状态,解决煤粉流量的测量问题,并充分利用工作经验和专家知识,大大缩短网络训练时间.通过现场数据实验表明,此方法提高了测量的准确度,并克服了传统神经网络物理意义难以解释的不足. Utilizing the learning function of fuzzy neural network and the ability to deal with uncertain situations, it is reasonable to divide the various flow states of pulverized coal in horizontal pipelines and to solve the measurement problem of pulverized coal flow, and make full use of work experience and expert knowledge to greatly shorten the network training time. The field data experiments show that this method improves the accuracy of the measurement and overcomes the difficulty of interpretation of the physical meaning of the traditional neural network.
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