【摘 要】
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针对磨矿分级过程控制中具有的慢时变、非线性特征，提出了一种基于系统辨识的自适应模糊推理网络模型，并应用于磨矿控制领域。利用模糊聚类法对现有数据样本进行系统辨识，自动获
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
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针对磨矿分级过程控制中具有的慢时变、非线性特征，提出了一种基于系统辨识的自适应模糊推理网络模型，并应用于磨矿控制领域。利用模糊聚类法对现有数据样本进行系统辨识，自动获取模糊规则库和相应的初始参数。依据得到的模糊系统构建基于Takage—Suge-no推理模型的自适应模糊神经网络推理系统，获得比传统的模糊神经网络具有更强的自适应性和更快的运算速度。仿真实验结果显示，本文设计的控制模型在磨矿控制过程中具有较好的应用效果。
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