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J-GLOBAL ID：201702272314823396   整理番号：17A0261109

ファジィアルゴリズムに基づくマルチ脳神経ネットワークの凝集投与システムへの応用【JST・京大機械翻訳】

APPLICATION OF FUZZY ALGORITHM-BASED MULTIPLE CMAC NEURAL NETWORKS IN COAGULANT DOSING SYSTEM

著者 (3件)： Xu Shaochuan (College of Information Science and Engineering,Northeastern University) ,  Liu Dongkun (School of Electronic and Information Engineering,University of Science and Technology LiaoNing) ,  Liu Baowei (School of Electronic and Information Engineering,University of Science and Technology LiaoNing)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 10  ページ： 52-56  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 浄水プロセスにおける凝固投与は多変量の影響を受ける非線形システムであり、正確な数学モデルを確立できず、しかも遅延時間が長い。凝集投与後の濁度を設定範囲内に制御し,効果的に投与量を低減するために,凝集投与過程の分析により,ファジィアルゴリズムに基づく多小脳神経回路網(CMACニューラルネットワーク)フィードフォワードコントローラを設計し,コントローラオフラインモデリングとオンライン学習の方法を設計した。最後に,MATLABを用いてシミュレーションを行い,結果は,フィードフォワード制御装置が原水混濁度と原水温度の変化の下で効果的に混濁度を設定することができ,最適化を達成することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 神経回路網 ,  凝固 ,  *凝集 ,  フィードフォワード制御 ,  混濁度 ,  *投与 ,  非線形系 ,  *脳神経 ,  原水 ,  *ネットワーク ,  最適化
準シソーラス用語： MATLAB ,  オンライン学習 ,  CMAC ,  遅延時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Coagulant dosing ,  Multiple cerebellar model arithmetic computer neural networks ,  Feed-forward controller

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (7件)： ファジィ ,  アルゴリズム ,  マルチ ,  脳神経 ,  凝集 ,  投与システム ,  応用