CAJ | 학술논문

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。
이용신경망락적기억공능화범화공능，급출수니요일류복잡대상우화공제소요구적수입수출관계，이비전가계통추리궤경쾌득도우화공제수출，저대우실시공제십분중요。방진실험표명채용“국부핍근”적RBF신경망락，종근본상해결료“전국핍근”적BP신경망락수렴속도만적문제。신경망락대수니요적우화공제규칙유흔호적기억공능화범화공능，종이위수니요일류복잡공제대상적우화공제제공료신적방법화사로。