基于AIS聚类的模糊神经网络在热轧优化建模中的应用

摘要：

针对现有的钢坯热轧过程智能建模方法--模糊神经网络建模存在的收敛速度慢、建模精度不高、易陷入局部极小值、系统输入输出向量维数和空间划分增加使网络结构趋于复杂等问题,提出了一种基于人工免疫系统(AIS)聚类的自适应神经模糊推理系统的建模方法.该方法采用人工免疫聚类学习算法来确定模糊集合的划分,并确定模糊神经网络的结构和初始参数,能以较少的模糊规则达到理想的建模精度,仿真结果表明了该方法的有效性.

关键词：AIS、热轧、聚类分析、模糊神经网络

所属期刊栏目：32

分类号：TP273.4;TG335.11(自动化技术及设备)

在线出版日期：2009-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：146-148