水泥窑一类复杂对象的RBF网络优化控制

• 作者: 刘可文 徐松岭 杨惟高
• 来源期刊: 水泥技术
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 MATLAB工具箱 水泥窑 系统仿真
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 所属期刊栏目: 电气自动化
• 页码范围: 34-36
• 页数: 3页
• 分类号: TP29
• 字数: 2844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6171.2001.03.014

摘要

利用神经网络的记忆功能和泛化功能，给出水泥窑一类复杂对象优化控制所要求的输入输出关系，以比专家系统推理机更快得到优化控制输出，这对于实时控制十分重要。仿真实验表明采用“局部逼近”的RBF神经网络，从根本上解决了“全局逼近”的BP神经网络收敛速度慢的问题。神经网络对水泥窑的优化控制规则有很好的记忆功能和泛化功能，从而为水泥窑一类复杂控制对象的优化控制提供了新的方法和思路。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐松岭	武汉工业大学信息学院	2	15	2.0	2.0
2	刘可文	武汉工业大学信息学院	1	10	1.0	1.0
3	杨惟高	武汉工业大学信息学院	2	15	2.0	2.0