技術(shù)及工程應(yīng)用講稿5(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制)-資料下載頁
2025-02-28 14:04本頁面
【正文】 標(biāo)大都以出水濁度衡量 。 最佳投藥量預(yù)測控制系統(tǒng) 在以上模型基礎(chǔ)上結(jié)合優(yōu)化算法可建立投藥量最佳預(yù)測控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)混凝投藥的最佳實(shí)時控制。 9 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制中有待解決的問題 當(dāng)所給數(shù)據(jù)不充分或不存在可學(xué)習(xí)的映射關(guān)系時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能找不到滿意的解，而且有時也很難估計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)給出的結(jié)果。 網(wǎng)絡(luò)本身的黑箱式內(nèi)部知識表達(dá)方式使其不能利用初始經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，易于限于局部極小值。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制中有待解決的問題 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練很慢，由于要收集、分析和處理大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，同時還需要相當(dāng)?shù)慕?jīng)驗(yàn)來選擇合適的參數(shù)，有時需要付出很高的代價。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)型未有重大突破，專門適合控制問題的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍有待進(jìn)一步發(fā)展。 分布式并行計(jì)算的潛力還有賴于硬件實(shí)現(xiàn)技術(shù)的進(jìn)步 10 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向 基礎(chǔ)理論研究，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一模型與通用學(xué)習(xí)算法，激發(fā)函數(shù)的類型等； 研究專門適合于控制問題的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，解決相應(yīng)產(chǎn)生的對動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力與學(xué)習(xí)算法問題； 對成熟的網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法，研究相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制專用芯片； 目前將模糊邏輯（包括專家系統(tǒng)）與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，發(fā)展模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法已成為主要發(fā)展趨勢。 謝謝大家！ 市場需求 投藥混凝是水質(zhì)凈化的重要環(huán)節(jié) ， 在水處理工藝一定的條件下 ， 混凝劑的投加量直接決定混凝效果 ， 準(zhǔn)確地投加混凝劑可有效減輕過濾 、 消毒設(shè)備的負(fù)擔(dān) ， 是提高水質(zhì) 、取得良好經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵問題 。 現(xiàn)狀 目前主要采用的方法是通過人工定期做燒杯試驗(yàn)確定 、 修正系統(tǒng)的投藥量 。 由于燒杯試驗(yàn)需要一定的時間 ， 故這種方法確定的系統(tǒng)投藥量只能是適合某一時間內(nèi)的近似最優(yōu)值 。 解決問題難度 水處理的混凝投藥過程是一個復(fù)雜的物理、化學(xué)反應(yīng)過程，目前還很難通過對其化學(xué)反應(yīng)機(jī)理的研究，準(zhǔn)確地建立反應(yīng)過程的數(shù)學(xué)模型。而影響混凝劑投加量的因素又很多，如源水濁度、溫度、流量、 pH、所含雜質(zhì)特性、凈水設(shè)備的負(fù)荷及狀態(tài)等，使得系統(tǒng)的最優(yōu)投藥量需要根據(jù)水質(zhì)特點(diǎn)不斷修正。
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