【摘 要】
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针对系统的非线性多变量耦合特性 ,提出了一种基于隶属函数的模糊神经网 (MFFNN)智能解耦的新算法 ,通过神经网络的自学习能力 ,调节隶属函数的形状及结论值 ,使 MFFNN具有自
【机 构】
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针对系统的非线性多变量耦合特性 ,提出了一种基于隶属函数的模糊神经网 (MFFNN)智能解耦的新算法 ,通过神经网络的自学习能力 ,调节隶属函数的形状及结论值 ,使 MFFNN具有自学习、自适应的能力 ,并用主机、接口及炉群组成系统验证了该算法 ,仿真及用于炉群智能解耦实测数据表明 ,这种算法对于非线性多变量的解耦效果良好
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