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基于混合智能技术的非线性对象优化控制模型
1
作者
陈宗海
王雷
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2002年第8期90-93,共4页
提出了一种工业过程优化建模的系统化方法 ,即利用模式识别优化技术 ,对生产过程数据进行优劣分区 ,选取其优区和可控区数据 ,利用结合遗传算法的人工神经网络建立对象的数据驱动模型。实验结果表明 ,该模型有较好的适应能力 ,能很好地...
提出了一种工业过程优化建模的系统化方法 ,即利用模式识别优化技术 ,对生产过程数据进行优劣分区 ,选取其优区和可控区数据 ,利用结合遗传算法的人工神经网络建立对象的数据驱动模型。实验结果表明 ,该模型有较好的适应能力 ,能很好地解决复杂系统的优化控制问题。
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关键词
混合智能技术
非线性对象优化
控制模型
人工神经网络
遗传算法
智能自动化
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职称材料
题名
基于混合智能技术的非线性对象优化控制模型
1
作者
陈宗海
王雷
机构
中国科学技术大学自动化系
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2002年第8期90-93,共4页
基金
中国科学院高技术研究与发展重点项目
广东省现代控制技术重点实验室
中国科技大学青年基金资助课题
文摘
提出了一种工业过程优化建模的系统化方法 ,即利用模式识别优化技术 ,对生产过程数据进行优劣分区 ,选取其优区和可控区数据 ,利用结合遗传算法的人工神经网络建立对象的数据驱动模型。实验结果表明 ,该模型有较好的适应能力 ,能很好地解决复杂系统的优化控制问题。
关键词
混合智能技术
非线性对象优化
控制模型
人工神经网络
遗传算法
智能自动化
Keywords
Pattern recognition
Artificial neural network
Genetic algorithm
Optimization control
分类号
TP273.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合智能技术的非线性对象优化控制模型
陈宗海
王雷
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2002
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