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本文提出了一种训练模糊神经网络的加速进化规则算法，该算法是进化规划算法的一种改进，适合于多维高精度的数值优化问题。并用该算法优化模糊神经网络汽门控制器。经仿真验证，其寻优速度有了明显的改善，得到了较好的控制效果，提高了电力系统的稳定性。
基于加速进化规则的模糊神经网络理论在汽门控制器中的应用
【摘 要】
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本文提出了一种训练模糊神经网络的加速进化规则算法，该算法是进化规划算法的一种改进，适合于多维高精度的数值优化问题。并用该算法优化模糊神经网络汽门控制器。经仿真验证，其
【机 构】
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哈尔滨工业大学
【出 处】
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电力系统及其自动化学报
【发表日期】
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2000年3期
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