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Self-learning neural network fuzzy control applied to the synthetic ammonia production

机译：自学习神经网络模糊控制在合成氨生产中的应用

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Proposes a fuzzy control scheme based on a neural network (NN) structure. The control system includes two NNs. One NN carries out the inference process of the control rules by fuzzy inference and the other one optimizes the fuzzy domain of the language variable in the forward channel by tracking the system dynamics. Hence, the scheme can improve the system performance. The example of the synthetic ammonia system shows the effectiveness of the control scheme.

机译：提出了一种基于神经网络（NN）结构的模糊控制方案。控制系统包括两个NN。一个神经网络通过模糊推理来执行控制规则的推理过程，而另一个则通过跟踪系统动力学来优化前向通道中语言变量的模糊域。因此，该方案可以改善系统性能。合成氨系统的示例显示了控制方案的有效性。

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来源
《》|2000年|P.339-342|共4页
会议地点
作者
Shaoyuan Li; Yugeng Xi;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词

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