超磁致伸缩致动器的小脑神经网络前馈逆补偿-模糊PID控制 被引量：13

1

作者 孟爱华 刘成龙 +2 位作者 陈文艺 杨剑锋 李明范 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期753-759,共7页

针对超磁致伸缩致动器(GMA)在精密致动控制中存在的迟滞和位移非线性,提出了小脑神经网络(CMAC)前馈逆补偿结合模糊PID控制的新策略。通过小脑神经网络(CMAC)学习获得超磁致伸缩致动器动态逆模型用于对超磁致伸缩致动器迟滞非线性进行补... 针对超磁致伸缩致动器(GMA)在精密致动控制中存在的迟滞和位移非线性,提出了小脑神经网络(CMAC)前馈逆补偿结合模糊PID控制的新策略。通过小脑神经网络(CMAC)学习获得超磁致伸缩致动器动态逆模型用于对超磁致伸缩致动器迟滞非线性进行补偿;利用模糊PID控制降低小脑神经网络(CMAC)学习时的误差和抑制扰动,提高系统的跟踪控制性能,从而实现超磁致伸缩致动器的精密致动控制。仿真和实验结果表明:所采用的控制策略有效地消除了迟滞非线性的影响,系统的跟踪误差降低到了5%以下,而位移跟踪误差均方差仅为0.58。此外,这种策略的特点是学习和控制同时进行,控制系统能够适应被控对象动态特性的变化,使系统具有较强的鲁棒性,同时也能够有效地抑制外界的干扰,提升系统的自适应控制性能。 展开更多

关键词 超磁致伸缩致动器 迟滞非线性误差 小脑神经网络 前馈逆补偿控制 模糊PID控制

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基于CMAC小脑神经网络的超磁致伸缩作动器高精度控制的仿真研究 被引量：9

2

作者 胡世峰 朱石坚 +1 位作者 楼京俊 谢向荣 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期68-72,共5页

为了补偿超磁致伸缩作动器(GMA)内在的滞回非线性提高其精度,将小脑神经网络(CMAC)前馈和PID反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的高精度跟踪控制。由于CMAC神经网络不能够直接逼近滞回逆这种具有记忆性的多... 为了补偿超磁致伸缩作动器(GMA)内在的滞回非线性提高其精度,将小脑神经网络(CMAC)前馈和PID反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的高精度跟踪控制。由于CMAC神经网络不能够直接逼近滞回逆这种具有记忆性的多映射现象,通过引入一个滞回逆算子,将多映射的滞回逆转换成一一映射,然后运用CMAC神经网络控制器来逼近这个一一映射,从而建立一个基于CMAC神经网络的滞回逆模型。仿真结果表明该控制策略能适应GMA滞回特性随输入信号的变化,在线建立GMA的滞回逆模型,从而消除滞回非线性的影响,实现GMA的高精度控制。 展开更多

关键词 超磁致伸缩作动器 滞回非线性 小脑神经网络 滞回逆算子

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模糊小脑神经网络在互感器误差补偿中的应用 被引量：2

3

作者 宋绍民 黄宏格 +1 位作者 李祖林 胡新晚 《电测与仪表》 北大核心 2004年第8期20-22,28,共4页

经分析互感器的比差、角差对电网功率测量的影响,研究了单入双出结构的模糊小脑神经网络(FCMAC)进行互感器误差补偿的原理,设计了以单片机为核心的互感器误差智能补偿器,给出了根据补偿器输出计算电网功率的方法。

关键词 互感器 误差补偿 模糊小脑神经网络 单片机 电压互感器 电流互感器

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小脑神经网络在矿工疲劳监测控制系统中的应用 被引量：4

4

作者 李红霞 黄已芯 +1 位作者 田水承 侯媛彬 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2018年第3期443-451,共9页

针对矿工井下疲劳监测与控制难题,探索矿工疲劳务工的生理指标状况,降低矿工疲劳状态下务工的可能性,指导煤矿高层管理者对矿工疲劳生产的管理与控制,并为新设计的矿工疲劳监测控制系统提供新的方法与依据。采用多元信息融合技术,提取... 针对矿工井下疲劳监测与控制难题,探索矿工疲劳务工的生理指标状况,降低矿工疲劳状态下务工的可能性,指导煤矿高层管理者对矿工疲劳生产的管理与控制,并为新设计的矿工疲劳监测控制系统提供新的方法与依据。采用多元信息融合技术,提取了皮电、肌电、脑电等12个疲劳水平监测信号,对矿工务工期间进行半接触式肢体图像和信号分析,构建了矿工疲劳监测信号体系;结合CMAC神经网络理论,提出矿工疲劳务工期间的疲劳检测控制系统模型,并通过收集矿工务工期间的多生理指标对构建的模型进行验证。结果表明:矿工疲劳监测与控制系统监测结果与实际矿工疲劳水平的平均偏差为0.2,偏差为0.1~0.3的约占51.7%,0.4~0.7的约占32.2%,0.8~1.0的约占16.1%,比传统的单一信号监测精度更高,偏差更小,更能满足实际生产中的矿工监测与控制的精度需求。为缓解当前矿工疲劳生产的现状,依据矿工疲劳监测结果,结合金融风险管理理论,应采用的方法是:当矿工疲劳水平超出生理负荷值时,机械自启强迫停止功能;当矿工疲劳水平严重时,提醒班组长强迫矿工换班(岗);当矿工出现疲劳迹象时,报警提示矿工调整自身疲劳状态等。为后期中国煤矿人员安全与高效生产的电子监测与控制领域提供一种新的设计参考。 展开更多

关键词 小脑神经网络 矿工疲劳水平 疲劳监测信号体系 疲劳监测与控制系统 多元信息融合

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仿人小脑神经网络结构的驾驶员方向控制行为建模 被引量：3

5

作者 高振海 段立飞 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期288-291,共4页

在分析驾驶员的运动控制行为特性基础上,仿照人小脑神经网络结构,建立了驾驶员对汽车方向控制行为的小脑神经网络控制模型,以此对传统的微分校正模型进行控制误差修正。在不同车速、路形和路面附着系数下的仿真结果表明,所提出的控制算... 在分析驾驶员的运动控制行为特性基础上,仿照人小脑神经网络结构,建立了驾驶员对汽车方向控制行为的小脑神经网络控制模型,以此对传统的微分校正模型进行控制误差修正。在不同车速、路形和路面附着系数下的仿真结果表明,所提出的控制算法有高的路径跟踪精度,且对车速和道路状况等汽车行驶过程中的动态不确定性因素具有较强的适应性和鲁棒性。 展开更多

关键词 驾驶员模型 方向控制 微分校正 小脑神经网络

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基于模糊算法的多小脑神经网络在混凝投药系统中的应用 被引量：3

6

作者 徐少川 刘东昆 刘宝伟 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第10期52-56,共5页

净水工艺中的混凝投药是一个受多变量影响的非线性系统,无法建立准确的数学模型,且滞后时间较长。为了将混凝投药后的出水浊度控制在设定的范围内,并且有效地减少投药量,通过对混凝投药过程的分析,设计一种基于模糊算法的多小脑神经网络... 净水工艺中的混凝投药是一个受多变量影响的非线性系统,无法建立准确的数学模型,且滞后时间较长。为了将混凝投药后的出水浊度控制在设定的范围内,并且有效地减少投药量,通过对混凝投药过程的分析,设计一种基于模糊算法的多小脑神经网络(CMAC神经网络)前馈控制器,并设计控制器离线建模和在线学习的方法。最后使用MATLAB进行仿真验证,结果表明,该前馈控制器能够在原水浊度和原水温度变化的情况下,有效地将浊度控制在设定的范围内,并且能够实现投药量的优化。 展开更多

关键词 混凝投药 多小脑神经网络 前馈控制器

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自组织小脑神经网络算法研究 被引量：2

7

作者 薛先俊 曹莹 +1 位作者 杜春锁 戚嘉兴 《无线电通信技术》 2012年第2期10-12,37,共4页

针对神经网络逼近非线性函数问题,提出一种在线的自组织小脑神经网络,其不需要预先确定存储空间的大小。该网络可以根据输入数据自适应地改变神经网络节点数和相对应的权值,具有良好的智能性;针对挠性卫星姿态控制,将自组织小脑神经网... 针对神经网络逼近非线性函数问题,提出一种在线的自组织小脑神经网络,其不需要预先确定存储空间的大小。该网络可以根据输入数据自适应地改变神经网络节点数和相对应的权值,具有良好的智能性;针对挠性卫星姿态控制,将自组织小脑神经网络用于不确定项的补偿中,提高系统的鲁棒性。仿真结果表明,该方法神经网络性能良好,实现了卫星姿态控制。 展开更多

关键词 自组织小脑神经网络 非线性逼近 卫星姿态控制

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基于小脑神经网络解决机械手逆运动学控制问题

8

作者 王涛 张会明 +1 位作者 洪家娣 钟礼东 《组合机床与自动化加工技术》 2005年第7期73-75,共3页

由于机械手逆运动学问题的求解存在多解且非常复杂,以往解决机械手的逆运动学求解问题主要是通过神经网络逆模型来建立机械手的逆运动学模型然后通过遗传或改进的BP算法来训练神经网络的权(阀)值矩阵从而达到问题的求解,然而这种方法在... 由于机械手逆运动学问题的求解存在多解且非常复杂,以往解决机械手的逆运动学求解问题主要是通过神经网络逆模型来建立机械手的逆运动学模型然后通过遗传或改进的BP算法来训练神经网络的权(阀)值矩阵从而达到问题的求解,然而这种方法在建立神经网络的逆模型时要对训练数据进行限制或筛选使其成为单解问题(即满足逆映射关系存在的要求),这对于那些对数据事先进行处理很困难或根本无法进行的复杂系统是不可行,为此提出了一种采用小脑神经网络和约束条件相结合的方法来解决逆运动学问题。研究结果表明此方法可以很好的解决机械手的逆运动学控制问题,同时该方法可以推广应用到那些通过数学模型求解困难或者数学模型不确知的复杂系统反求问题。 展开更多

关键词 小脑神经网络 机械手 逆运动学

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小脑神经网络及在机器人传感器中的应用

9

作者 刘清 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期266-269,共4页

现有的小脑神经网络存在算法复杂、泛化精度低、收敛性差等缺点,无法直接在测量技术中使用和实现.本文研究了一种单输入单输出的小脑神经网络(SISO-CMAC),模型算法为直接地址映射,以输入v的量化值为地址,建立起输入v与权重w的关系.另外... 现有的小脑神经网络存在算法复杂、泛化精度低、收敛性差等缺点,无法直接在测量技术中使用和实现.本文研究了一种单输入单输出的小脑神经网络(SISO-CMAC),模型算法为直接地址映射,以输入v的量化值为地址,建立起输入v与权重w的关系.另外,通过对输入v进行模糊化,增强泛化能力,并使得每次学习只要调整2个权值.SISO-CMAC具有收敛速度快、算法简单的特点,可以在单片机上实现.最后,将SI-SO-CAMC用于机器人位置、速度传感器的信号细分,取得了满意的效果. 展开更多

关键词 小脑神经网络 收敛性 机器人 传感器

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新的模糊神经网络FuCMAC及其在地效翼船中的应用 被引量：2

10

作者 程起才 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第1期216-221,共6页

提出了一种基于模糊系统的新型CMAC神经网络(FuCMAC),该神经网络与经典的FCMAC相比,它的逼近精度更高,能够解决CMAC系列网络逼近精度不高的弱点,并且在地效翼船水橇——缓冲系统设计中得到了充分的应用。

关键词 小脑神经网络 模糊小脑神经网络 地效翼船 水橇

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基于新型模糊CMAC神经网络的Agent外贸协商模型 被引量：1

11

作者 曹晶 张良均 +1 位作者 郑巍 许鸿 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1420-1424,共5页

文章提出了一个由外销商训练的基于一种新型模糊小脑神经网络的Agent外贸协商模型。由于模糊小脑神经网络训练快速性,所以客户在输入了购买信息之后,可以及时获得相关评价,使客户最终能以协商的方式与Agent达成协议,提高了工作效率,仿... 文章提出了一个由外销商训练的基于一种新型模糊小脑神经网络的Agent外贸协商模型。由于模糊小脑神经网络训练快速性,所以客户在输入了购买信息之后,可以及时获得相关评价,使客户最终能以协商的方式与Agent达成协议,提高了工作效率,仿真试验也证明了其评价的正确性。 展开更多

关键词 小脑神经网络 模糊小脑神经网络 Agent协商模型 电子商务

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改进的模糊CMAC神经网络 被引量：3

12

作者 程起才 王洪元 施连敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第23期182-185,共4页

提出了一种改进的模糊CMAC神经网络(IFCMAC),该神经网络是在经典的FCMAC神经网络的模糊后相连层和输出层之间引入了输入矢量的线性加权和来补偿逼近的误差,所以它的逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点,在颅脑... 提出了一种改进的模糊CMAC神经网络(IFCMAC),该神经网络是在经典的FCMAC神经网络的模糊后相连层和输出层之间引入了输入矢量的线性加权和来补偿逼近的误差,所以它的逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点,在颅脑磁共振图像分割仿真实验中,把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向量,将该特征向量作为IFCMAC神经网络的输入,实验结果表明其具有较高的分割准确性。 展开更多

关键词 模糊小脑神经网络 图像分割 灰度共生矩阵 磁共振图像

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基于模糊系统的新型CMAC神经网络及学习算法 被引量：5

13

作者 程起才 王士同 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2005年第1期27-32,70,共7页

提出了一种基于模糊系统的新型CMAC神经网络,该神经网络与 CMAC相比,它不需要对输入分量进行量化,而且能够根据实际问题的性质来初始化网络参数,有利于提高网络的收敛速度.与一般的FCMAC相比,它的逼近精度更高,能够解决 CMAC系列网络逼... 提出了一种基于模糊系统的新型CMAC神经网络,该神经网络与 CMAC相比,它不需要对输入分量进行量化,而且能够根据实际问题的性质来初始化网络参数,有利于提高网络的收敛速度.与一般的FCMAC相比,它的逼近精度更高,能够解决 CMAC系列网络逼近精度不高的弱点,所以此网络的实际应用前景更广阔.所做的大量仿真实验也证明了这一特性. 展开更多

关键词 小脑神经网络 模糊系统 函数逼近

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偏最小二乘-神经网络模型在溪洛渡水电站的应用 被引量：2

14

作者 马莎 张战强 黄志全 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2008年第5期20-22,39,共4页

为合理选取溪洛渡水电站岩体力学参数,运用偏最小二乘回归对神经网络输入数据进行处理,提取了对系统具有最佳解释能力的新综合变量,较好地克服了各因素间的多重线性相关性问题,解决了由于输入数据的严重相关性造成的神经网络模型不稳定... 为合理选取溪洛渡水电站岩体力学参数,运用偏最小二乘回归对神经网络输入数据进行处理,提取了对系统具有最佳解释能力的新综合变量,较好地克服了各因素间的多重线性相关性问题,解决了由于输入数据的严重相关性造成的神经网络模型不稳定及收敛速度慢的问题。结果表明,与单一方法相比,结合方法简化了网络结构,增强了网络稳定性。这一研究能为优化设计提供可靠的依据。 展开更多

关键词 小脑神经网络 偏最小二乘回归 力学参数 溪洛渡水电站

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基于模糊CMAC神经网络的热电偶非线性误差补偿研究 被引量：2

15

作者 刘清 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第14期165-166,178,共3页

介绍了一种用单输入单输出模糊小脑神经网络(SISO FCMAC)对热电偶进行非线性误差补偿的方法。并以单片机89C51以及外围芯片为核心设计了一个智能热电偶温度测试仪，给出了校正算法和硬件电路。

关键词 热电偶 非线性误差 小脑神经网络 校正算法

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基于灰度共生矩阵的模糊神经网络FuCMAC在图像分割中的应用

16

作者 程起才 王洪元 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第6期842-845,共4页

文中提出了一种改进的CMAC神经网络(FuCMAC),与经典的FCMAC相比,其逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点.在颅脑磁共振图像分割仿真实验中,把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向... 文中提出了一种改进的CMAC神经网络(FuCMAC),与经典的FCMAC相比,其逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点.在颅脑磁共振图像分割仿真实验中,把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向量,将该特征向量作为神经网络的输入,结果表明其具有较高的分割准确性. 展开更多

关键词 灰度共生矩阵 磁共振图像 模糊小脑神经网络 图像分割

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高超声速飞行器的反步滑模神经网络控制系统 被引量：2

17

作者 刘蓉 黄大庆 姜定国 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2392-2401,共10页

针对高超声速飞行器一体化气动布局导致弹性机体与推进系统间的强耦合性,以及跨大空域及高速飞行过程中导致气动特性存在强非线性、不确定性和明显的时变特性,提出一种基于小脑神经网络的高超声速飞行器反步滑模控制策略。首先建立高超... 针对高超声速飞行器一体化气动布局导致弹性机体与推进系统间的强耦合性,以及跨大空域及高速飞行过程中导致气动特性存在强非线性、不确定性和明显的时变特性,提出一种基于小脑神经网络的高超声速飞行器反步滑模控制策略。首先建立高超声速飞行器纵向非线性数学模型,并采用输入-输出反馈线性化方法,解除多变量之间的耦合关系;然后设计基于反步法的滑模变结构控制器解决系统非匹配不确定性难题;同时为弥补反步滑模控制器鲁棒性不足缺点,利用自回归小脑神经网络(RCMAC)的在线非线性逼近、自学习能力和相应控制结构,设计基于RCMAC的反步滑模控制器。仿真试验结果表明,该方法下高超声速飞行器纵向的高度控制精度可达到0.5 m,速度控制精度为0.1 m/s,可以保证闭环系统全局稳定,且拥有良好的跟踪性能和鲁棒性能。 展开更多

关键词 飞行器控制、导航技术 高超声速飞行器 反步法 自回归小脑神经网络 滑模控制 不确定性

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基于FPGA的2-D模糊CMAC网络的硬件实现 被引量：1

18

作者 白瑞林 沈宪明 章智慧 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第2期430-432,435,共4页

提出了二维模糊CMAC网络的一种基于FPGA的硬件实现方法。首先,分析了模糊CMAC网络的结构与算法,并以Matlab仿真为依据,得到模糊CMAC网络的FPGA实现所需的参数;在此基础上,对模糊CMAC网络进行硬件模块划分,基于VHDL实现了各硬件模块的功... 提出了二维模糊CMAC网络的一种基于FPGA的硬件实现方法。首先,分析了模糊CMAC网络的结构与算法,并以Matlab仿真为依据,得到模糊CMAC网络的FPGA实现所需的参数;在此基础上,对模糊CMAC网络进行硬件模块划分,基于VHDL实现了各硬件模块的功能描述,并对模块结构和权存储方式进行了优化;最后,在特定的FPGA器件上实现了模糊CMAC网络。测试结果表明:该模糊CMAC网络硬件实现具有速度快、精度高的特点,且占用较少的硬件资源,是SOPC中实现模糊CMAC网络模块的一种有效方法。 展开更多

关键词 模糊小脑神经网络 现场可编程门阵列 硬件描述语言 函数辨识 硬件实现

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短裤特征截面廓形分析及间隙量预测模型构建 被引量：5

19

作者 李涛 杜磊 +2 位作者 孙洁 张益洁 邹奉元 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期113-118,共6页

为探究短裤松量变化对截面廓形的影响,选取与裤装造型密切相关的腰围、臀围等特征截面进行研究。通过[TC]~2三维扫描仪获取截面点云数据,利用小脑神经网络进行曲线拟合,提取最小外接矩形面积、厚宽比及间隙量表征截面廓形变化,通过回归... 为探究短裤松量变化对截面廓形的影响,选取与裤装造型密切相关的腰围、臀围等特征截面进行研究。通过[TC]~2三维扫描仪获取截面点云数据,利用小脑神经网络进行曲线拟合,提取最小外接矩形面积、厚宽比及间隙量表征截面廓形变化,通过回归分析构建短裤间隙量与松量的预测模型。结果表明:短裤松量与臀围、裆围及裤口围截面厚宽比呈负相关,臀围、裆围处间隙量主要向截面两侧及后中部位累积,截面形状趋于宽扁;经两配对样本T检验,间隙量的预测值与实际测量结果之间无显著差异,间隙量预测模型的拟合优度较好。研究结果可为建立人体、服装截面廓形及三维仿真之间的关系提供参考。 展开更多

关键词 短裤 松量 廓形 小脑神经网络 间隙量

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基于焚烧运行参数的垃圾热值软测量模型 被引量：5

20

作者 谢承利 陆继东 +1 位作者 沈凯 曾勇 《燃烧科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期81-85,共5页

在垃圾焚烧过程中,入炉垃圾热值的变化对燃烧的稳定性会产生很大的影响.针对在垃圾焚烧过程中垃圾热值难以在线测量的实际状况,采用基于小脑神经网络的垃圾热值预测模型,利用垃圾发电厂在线运行数据作为输入参数,实现垃圾热值的在线预测... 在垃圾焚烧过程中,入炉垃圾热值的变化对燃烧的稳定性会产生很大的影响.针对在垃圾焚烧过程中垃圾热值难以在线测量的实际状况,采用基于小脑神经网络的垃圾热值预测模型,利用垃圾发电厂在线运行数据作为输入参数,实现垃圾热值的在线预测.研究表明,该软测量模型具有实时性好、能够预测垃圾热值整体变化趋势等优点.该模型初步应用于某垃圾发电厂,结果表明,其具有较好的实时性与准确度,在垃圾燃烧过程自动控制系统中具有较好的应用前景. 展开更多

关键词 固体废弃物 在线监测 小脑神经网络模型 热值

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