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双人工神经网络建模及约束条件下的遗传算法优化
被引量：
7
1
作者
刘福国
《动力工程》
CSCD
北大核心
2007年第3期357-361,共5页
采用双人工神经网络模型,能使人工神经网络从高维度的有限样本中提取可靠的信息。此外,还给出了基于双网络模型的有约束遗传算法的优化方法。在锅炉燃烧区段风量和粉量分配建模及优化中的应用表明:双网络模型有较高的可靠性;风量和粉量...
采用双人工神经网络模型,能使人工神经网络从高维度的有限样本中提取可靠的信息。此外,还给出了基于双网络模型的有约束遗传算法的优化方法。在锅炉燃烧区段风量和粉量分配建模及优化中的应用表明:双网络模型有较高的可靠性;风量和粉量的合理分配能够改善锅炉运行的经济和环保效益;双网络模型对该过程的推断与现有的知识和经验相符。
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关键词
自动控制技术
人工神经
网络
双网络建模
遗传算法
数据挖掘
锅炉
燃烧优化
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题名
双人工神经网络建模及约束条件下的遗传算法优化
被引量：
7
1
作者
刘福国
机构
山东电力研究院
出处
《动力工程》
CSCD
北大核心
2007年第3期357-361,共5页
文摘
采用双人工神经网络模型,能使人工神经网络从高维度的有限样本中提取可靠的信息。此外,还给出了基于双网络模型的有约束遗传算法的优化方法。在锅炉燃烧区段风量和粉量分配建模及优化中的应用表明:双网络模型有较高的可靠性;风量和粉量的合理分配能够改善锅炉运行的经济和环保效益;双网络模型对该过程的推断与现有的知识和经验相符。
关键词
自动控制技术
人工神经
网络
双网络建模
遗传算法
数据挖掘
锅炉
燃烧优化
Keywords
automatic control technique
artificial neural network
dual network modeling
genetic algorithm
data mining
boiler
combustion optimization
分类号
TK223 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
N94 [自然科学总论—系统科学]
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1
双人工神经网络建模及约束条件下的遗传算法优化
刘福国
《动力工程》
CSCD
北大核心
2007
7
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