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基于对角回归神经网络的饱和式蒸汽发生器水位控制 被引量:9
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作者 王颖民 瞿小龙 崔震华 《核动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期90-93,124,共5页
神经网络具有较强的自学习和自适应能力,本文设计了基于对角回归神经网络(DRNN)的控制系统,选择合适的学习率,实现饱和式蒸汽发生器水位变化率的快速稳定辨识和自适应控制。仿真结果表明,蒸汽发生器水位的控制效果良好。
关键词 对角回归神经网络 蒸汽发生器 水位控制
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