摘要
文章首先介绍了温控系统的方案设计以及部分功能模块,然后介绍BP神经网络结构和模糊推理,在分析两者弊端的基础上提出将两者相结合的控制方法。本文还介绍了模糊神经网络的结构和学习方法,以及如何对训练样本进行预处理,最后利用matlab神经网络工具箱作为平台,通过测试样本仿真和试验,本设计的应用为实现快速、精确的温控系统提供了一种功耗低、经济有效的解决方案。
The paper introduces scheme design of temperature control system and parts of function module firstly,then introduces structure of the BP neural network.The paper points out disadvantages of basic BP algorithm on the learning method and puts forward corresponding solution.By using MATLAB toolbox,then improved BP algorithm adjust the values elaborately,lastly obtains optional control model and through test samples simulation experiment.The application of the design provides a kind economical、effective low power dissipation of solution scheme for fast、accurate temperature control system.
出处
《仪器仪表用户》
2010年第5期76-77,共2页
Instrumentation
关键词
模糊
神经网络
BP算法
温控系统
fuzzy
neural network
BP algorithm
temperature control system