[发明专利]基于改进型模糊神经网络的表冷器控制方法在审
| 申请号： | 201510525090.0 | 申请日： | 2015-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN105117770A | 公开（公告）日： | 2015-12-02 |
| 发明（设计）人： | 李洋;白建波;罗朋;彭俊;郑宇;冯丹 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02;F24F11/00 |
| 代理公司： | 常州市科谊专利代理事务所 32225 | 代理人： | 袁兴隆 |
| 地址： | 213022 江苏省常*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进型模糊神经网络的表冷器控制方法，包括如下步骤：（1）、对被控对象表冷器进行建立模糊神经网络模型；（2）、设置模糊神经网络结构，包括层数、节点数；（3）、设置模糊神经网络中的各个参数，如各层的权值、阈值等，并通过粒子群算法求得各参数的最优初值；（4）、将各参数最优初值赋值给模糊神经网络；（5）、利用样本和学习算法对模糊神经网络进行训练。本发明不仅具备了模糊控制系统的模糊处理能力，又充分体现了神经网络的优良特性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进型 模糊 神经网络 表冷器 控制 方法 | ||
【主权项】：
一种基于改进型模糊神经网络的表冷器控制方法，其特征在于包括如下步骤：(1)、对被控对象表冷器进行建立模糊神经网络模型；(2)、设置模糊神经网络结构，包括层数、节点数；(3)、设置模糊神经网络的各个参数，并通过粒子群算法求得各参数最优初值；(4)、将各参数最优初值赋值给模糊神经网络；(5)、利用样本和学习算法对模糊神经网络进行训练，所述样本是通常工况下针对表冷器这个被控对象的输入数据和输出数据。
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