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文檔簡介
1、隨著科學的發(fā)展,現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程的控制變得越來越復雜。系統(tǒng)包含著越來越多的非線性和不確定性。傳統(tǒng)的建立精確模型的控制方法已經(jīng)很難達到預期的控制效果。聯(lián)合制堿生產(chǎn)過程就是一個復雜的非線性非高斯系統(tǒng)。系統(tǒng)還存在著隨機性、滯后性、模糊性等不確定性。對于這種復雜工業(yè)過程進行控制研究,將會給復雜系統(tǒng)的建模與優(yōu)化控制提供一條有效途徑。
神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)作為智能算法中操作和應用性都較好的建模方式,在工業(yè)領(lǐng)域也有了一定的應用。粒子濾波算法擺脫
2、了解決非線性濾波問題所面臨的隨機變量必須是高斯分布的限制,使得強非線性系統(tǒng)有了一個較好的解決方法。
論文詳細介紹了粒子濾波的原理和算法,分析了粒子濾波算法處理非線性問題的優(yōu)勢。介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展和學習。介紹了聯(lián)合制堿工藝和碳化過程的影響因素。提出基于非線性粒子濾波的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法:利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡對系統(tǒng)進行建模與控制,再利用非線性粒子濾波算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值進行優(yōu)化。
本文把粒子濾波算法與徑
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