水泥窑一类复杂对象的RBF网络优化控制
徐松岭
刘可文
杨惟高
1.武汉工业大学信息学院,2.武汉工业大学信息学院,3.武汉工业大学信息学院,
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。
关键词：RBF神经网络MATLAB工具箱水泥窑系统仿真
分类号：TP29(自动化技术及设备)
论文发表日期：2001-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 34-36 )
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