神经网络在轧钢加热炉模式识别与智能控制中的应用

根据连续式轧钢加热炉的特点和工艺条件,将智能控制思想应用于加热炉燃烧过程控制，分析了加热炉的计算机控制系统的结构和功能，该系统主要由直接数字控制(DDC)和监督控制(SCC)二级组成。实时控制

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水位控制是工业锅炉控制系统中一个重要的环节，其控制质量的优劣直接影响到锅炉的安全和经济效益。本文将一种基于模糊RBF 神经网络的PID 控制器应用与工业锅炉水位的控制当中，它结合了传统PID

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神经网络模式识别，如SOM、HOPFIELD、CPN、BPN、BOLTZMAN、ART、ADALINE，同时提供针对不同算法的演示源程序。

人工神经网络在模式识别，预测等领域广泛应用，ART和BP是常用的形式。