摘要：结合PLS和减聚类算法设计了一种新型的模糊逻辑系统混合训练算法。通过将全部样本数据作为模糊规则选入系统,并引入PLS作为训练算法,从而有效的抑制样本数据中的严重噪声;为了使训练后的系统结构得以简化,利用减聚类算法合并系统中相似的规则。还通过仿真验证了该方法相比于传统OLS训练算法的优点;并将其应用于湿法冶金萃取组分含量软测量建模中,得到了满意的效果。

摘要：为提高控制系统在线辨识能力,实现NO_(x)、SO_(2)的超净排放,研发了脱硫脱硝除尘一体化设备的数字化控制技术。首先将脱硫率、脱硝率设定值作为设备控制系统的输入,采用减聚类算法优化RBF神经网络,构建动态RBF辨识器,使控制输出值无限接近脱硫率、脱硝率设定值;然后将获得的Jacobian信息输入人工神经网络PID控制器,整定控制器参数,实现脱硫率、脱硝率精准控制。实验结果表明:改进后的RBF辨识器具有较强的抗噪声干扰能力,可实现脱硫脱硝除尘一体化设备的数字化控制,控制时间更短、超调量更小,平方积分误差(ISE)、绝对积分误差(IAE)、控制增量累计平方和(CSCI)等指标值均更低,且NO_(x)、SO_(2)排放浓度低于设定值。

摘要：针对在线故障诊断需求,通过分析神经网络和专家系统的各自特点和不足。为解决上述问题,构建了神经网络的在线故障诊断专家系统。通过对比分析选择径向基函数(RBF)神经网络,采用减聚类和k-means聚类混合算法求取RBF参数;建立了显示与隐式知识库,采用带可信度的产生式规则表示知识,运用ADO方法管理知识库和应用Visual C++、Matlab混合编程的方法,实现了诊断系统组建;最后在某随动装置在线故障诊断中仿真验证,构建系统很好地解决了在线快速故障诊断的问题。