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按照神经网络的拓扑结构与学习算法相结合的方法可将神经网络的类型分为前馈网络竞争网络反馈网络和随机网络四大类图4-9 BP网络的结构1) 计算一个输出单元活性改变时的误差导数EA即实际输出与期望输出的差值 2)计算一个单元所接受总输入变化时的误差导数EIEI实际上等于上述步骤1)的结果乘以一个单元的总输入变化时其输出的变化率即 运用步骤2)和4)可把一层单元的EA变成前面一
驱动与传动
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第 33 卷第 04 期
第 17 卷 第1 期
西南交通大学
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级基于单元模型的神经网络预测控制 在过热蒸汽温度控制中的应用电气工程学院:何一文 火电厂锅炉的过热蒸汽温度是其运行质量的重要指标之一过热蒸汽温度过高或过低都 会影响电厂的安全经济运行但汽温调节对象是一个多容环节它的纯延迟时间和时间常数都比较大干扰因素多对象模型不确定在锅炉自动调节系统中属于可控性最差的一个调节系统 一.引
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