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冷轧板形控制系统是一个强耦合、非线性的多变量复杂系统，难以建立精确的数学模型，一般常规的控制方法难以取得令人满意的控制效果。本文依据现场的轧制数据，提出采用自适应竞争遗传算法优化神经网络对其进行建模，采用模糊控制，可实现实时控制，并利用MATLAB编程，仿真结果显示了算法的有效性和时效性。
基于改进遗传算法优化神经网络的板形控制
【摘 要】
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冷轧板形控制系统是一个强耦合、非线性的多变量复杂系统，难以建立精确的数学模型，一般常规的控制方法难以取得令人满意的控制效果。本文依据现场的轧制数据，提出采用自适应竞争
【机 构】
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华东交通大学电气与电子工程学院
【出 处】
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有色冶金设计与研究
【发表日期】
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2011年4期
【基金项目】
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基金项目：华东交通大学校立科研基金资助（项目编号：10DQ04）.
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