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Indexed by:会议论文
Date of Publication:2004-07-30
Page Number:241-244
Key Words:浮选控制;粗集理论;神经网络
Abstract:针对阳离子反浮选生产过程被控对象复杂、数学模型不确定以及控制精度要求高等特点,提出一种基于粗集神经网络理论的智能控制模型.该方法减少信息表达的属性数量及神级网络构成系统的复杂性,增强了系统容错及抗干扰的能力.将粗集神经网络智能控制模型与粗集的控制模型进行对比,结果表明了该方法的可行性.
