【摘 要】
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该文系统分析了影响跳汰分选过程的主要工艺参数和过程,在此基础上,提出了跳汰分选过程集成智能控制的分层递阶总体框架结构;提出并研究了一种基于改进压缩映射遗传算法的模
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该文系统分析了影响跳汰分选过程的主要工艺参数和过程,在此基础上,提出了跳汰分选过程集成智能控制的分层递阶总体框架结构;提出并研究了一种基于改进压缩映射遗传算法的模糊递归神经网络（FRNN）直接反馈控制系统,在此基础上,给出了跳汰机精煤灰分模糊递归神经网络控制的结构、数学描述及优化学习方法;提出并研究了以床层松散状况作为跳汰分选效果实时评价指标的基于神经网络的软测量,将内模控制结构与神经网络相结合,提出了跳汰床层分选状况神经网络自适应内模控制结构及学习机制,并根据现场实际数据进行了仿真研究;在给出模糊Petri网定义,变迁引发规则的基础上,详细分析和讨论了协调层的控制目标、分类、规则以及基于模糊Petri网的知识表示和推理方法.
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