【摘 要】
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模糊神经网络在控制领域中有着广泛的应用.该文基于TSK型模糊神经网络提出了混合混沌优化方法(HCOA)用于复杂过程的模糊建模.该方法利用变尺度混沌优化方法(或混沌优化方法)
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模糊神经网络在控制领域中有着广泛的应用.该文基于TSK型模糊神经网络提出了混合混沌优化方法(HCOA)用于复杂过程的模糊建模.该方法利用变尺度混沌优化方法(或混沌优化方法)搜索前件参数,同时利用最小二乘法估计后件参数.首先利用HCOA对几个复杂过程进行了建模仿真研究,仿真结果证明了该方法简单有效,所建模型具有良好的精度.其次,针对甲醇合成这一多输入多输出的复杂化工过程,通过重要性分析方法计算各输入量的重要性,选择模型的输入,然后采用HCOA建立模型,取得了较好的实验效果.对于具有较多输入的多输入单输出过程,采用多阶段模糊神经网络(MSFNN)建模,仿真结果表明MSFNN对于输入变量较多的情况是有效的,模型具有较好的精度和稳定性.最后通过简单的实验对HCOA在参数自适应校正中的可用性进行了初步的探讨,仿真结果表明该方法是可行的.
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