Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2004-12-30

Journal: 控制工程

Included Journals: ISTIC

Volume: 11

Issue: z1

Page Number: 85-88,92

ISSN: 1671-7848

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经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基于粗集的控制模型进行对比,结果表明了该方法的可行性.