补偿递归模糊神经网络及在热工建模中的应用 (2008年)

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文件名称：补偿递归模糊神经网络及在热工建模中的应用 (2008年)
文件大小：480KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-10 23:08:14
自然科学 论文 在传统的模糊神经网络中引入递归环节和补偿环节，构成了一种新型补偿递归模糊神经网络(CRFNN)，改善了网络的动态响应特性和学习能力。在此基础上，采用一种新型序贯监督策略对网络进行结构辨识，能够有效地确定模糊规则的条数以及相关参数的初始值。针对CRFNN的结构特点，提出了改进的BP算法，能够对网络的结构参数进行进一步的学习。对典型的热工对象以及复杂的ALSTOM 气化炉进行的建模计算结果表明，提出的CRFNN具有优良的动态响应特性和很强的学习能力，值得在热工建模与控制领域中推广应用。