基于BP神经网络的MOCVD温度控制系统参数优化* (2006年)

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文件名称：基于BP神经网络的MOCVD温度控制系统参数优化* (2006年)
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更新时间：2021-05-09 20:26:25
自然科学 论文 为解决MOCVD设备温度控制的非线性、时变性以及大时滞等问题，提出改进的基于误差反向传播算法（BP）的神经网络控制方法。在传统BP算法基础上附加一个使搜索快速收敛全局极小的惯性项，在微调权值修正量的同时也使学习避免陷入局部最小。该方法不仅具有自学习自适应能力，而且具有自调整比例因子功能。仿真和试验表明，神经网络控制器具有很强的鲁棒性、自学习功能和自适应解耦。在整个温度控制范围基本误差可达到1℃‰，有效的改善MOCVD系统温度的控制性能，对实际温度控制具有较好的指导意义。