粗集神经网络在阳离子反浮选控制中的应用

• 作者: 丛峰武 张勇 王伟
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 浮选控制 粗集理论 神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（z1）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 85-88,92
• 页数: 5页
• 分类号: TP242
• 字数: 3567字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2004.z1.026

摘要

针对阳离子反浮选生产过程被控对象复杂、数学模型不确定以及控制精度要求高等特点,提出一种基于粗集神经网络理论的智能控制模型.该方法减少信息表达的属性数量及神经网络构成系统的复杂性,增强了系统容错及抗干扰的能力.将粗集神经网络智能控制模型与基于粗集的控制模型进行对比,结果表明了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张勇	大连理工大学信息与控制研究中心	45	349	11.0	16.0
3	王伟	大连理工大学信息与控制研究中心	236	3358	26.0	48.0
6	丛峰武		1	6	1.0	1.0