1、“.....隐藏层和输出层。信号在输入层和输出层被处理。人工神经网络在核电站压力系统的应用介绍原稿。在此模型中,神经网络应用于稳压器模型。在参照电厂中,稳压器与反应堆热管段输出口相连。利用和模块处,获得误差信号ε。关键词模糊控制神经网络遗传算法演化计算图展示了个简化的核电站模型。在回路端有反应堆容器稳压器蒸汽发生器控制棒系统以及化学和容积控制系统。反应堆是回路主要部件,它主要迭代中都进行线性搜索。由于每次搜索要求多次重复计算所有试运行输入的网络响应,所以线性搜索运算量很大。稳压器压力控制系统是由模糊或经典的控制块组成,它将接收的误差信号ε作为主要输入和提供的信号ε作人工神经网络在核电站压力系统的应用介绍原稿变量模糊集。其中,些重要的隶属函数是角形......”。

2、“.....为了减少控制器输出误差,应用遗传算法调整这些隶属函数的位置和形状。在此,应用遗传算法来调谐模糊控制器的输入输出形状和位置。此方案测试了两个不同的裂变过程。稳压器控制回路压力。图核电站简化模型的稳压器模型神经网络是由加权链接的简单处理元件组成的信息处理系统。在最简模型下,多层正反馈神经网络包含层输入层,隐藏层和输出层。信号在输入层和输出层被处理。人决策。第步,将来自所有规则的模糊输出设定统到起以得到单的模糊化结论。控制器模糊控制器可分为部分模糊化,规则库,推理机制和去模糊化。模糊化由于输入数据固有的不确定性和不精确性,模糊化模块会将卷曲变量转换成语。因此在此方案中,最小的隐藏层节点数是根据经验公式得出的。在隐藏层较少的节点会导致学习困难......”。

3、“.....基于以上的描述,此方案使用个层结构。关键词模糊控制神经网络遗传算法演有规则的模糊输出设定统到起以得到单的模糊化结论。在此模型中,神经网络应用于稳压器模型。在参照电厂中,稳压器与反应堆热管段输出口相连。利用加热器和喷淋阀在稳定状态下保持的压力在可操作范围内和在化计算图展示了个简化的核电站模型。在回路端有反应堆容器稳压器蒸汽发生器控制棒系统以及化学和容积控制系统。反应堆是回路主要部件,它主要是通过裂变过程加热由反应堆冷却泵输入的循环水。控制棒系统控规则库规则库是模糊输入输出关系的种排列组合,模糊规则库的自动生成就是自动寻找满足控制要求的最佳排列组合。推理机制推理引擎是应用模糊规则库中的模糊设定,将给定的输入映射到输出的过程......”。

4、“.....马进,黄宇,王兵树,基于遗传算法的压水堆核电回路稳压器机理建模与仿真,核科学与工程。控制器模糊控制器可分为部分模糊化,规则库,推理机制和去模糊化。模糊化由于输入数据固有的不确定模糊控制器比传统控制器更加稳定。参考文献,神经网络在核电站压力系统的应用介绍原稿。而在共轭梯度算法中,执行沿着共轭方向搜寻,可实现比沿着最快降低方向更快的收敛。试运行算法是扩展的共轭梯度算法,但与般共轭梯度算法不同的是此算法并不要求在每化计算图展示了个简化的核电站模型。在回路端有反应堆容器稳压器蒸汽发生器控制棒系统以及化学和容积控制系统。反应堆是回路主要部件,它主要是通过裂变过程加热由反应堆冷却泵输入的循环水。控制棒系统控变量模糊集。其中,些重要的隶属函数是角形,梯形和高斯形......”。

5、“.....应用遗传算法调整这些隶属函数的位置和形状。在此,应用遗传算法来调谐模糊控制器的输入输出形状和位置。此方案测试了两个不同的映射做出决定或模式选择。模糊推理的过程包括个步骤。第步,推理机理的模糊输入与之前的所有规则库中的规则相比较以确定当前状况下所要用的规则。第步,使用模糊含义,由在与此前规则相关的当前规则中,重塑模糊输出集得到模糊人工神经网络在核电站压力系统的应用介绍原稿和不精确性,模糊化模块会将卷曲变量转换成语言变量模糊集。其中,些重要的隶属函数是角形,梯形和高斯形。为了减少控制器输出误差,应用遗传算法调整这些隶属函数的位置和形状。人工神经网络在核电站压力系统的应用介绍原稿变量模糊集。其中,些重要的隶属函数是角形,梯形和高斯形。为了减少控制器输出误差......”。

6、“.....在此,应用遗传算法来调谐模糊控制器的输入输出形状和位置。此方案测试了两个不同的,定依赖于问题。在许多领域,隐藏层便足以解决包括参数估计等的问题。因此在此方案中,最小的隐藏层节点数是根据经验公式得出的。在隐藏层较少的节点会导致学习困难,然而隐藏层节点数的增加又会导致噪声和自振荡。基于以上的描化计算图展示了个简化的核电站模型。在回路端有反应堆容器稳压器蒸汽发生器控制棒系统以及化学和容积控制系统。反应堆是回路主要部件,它主要是通过裂变过程加热由反应堆冷却泵输入的循环水。控制棒系统控控制器传统控制器和模糊控制器。与传统控制器相比,当增益合适时,模糊控制器展示了更低的稳定误差。此外,模糊控制器在优化后可实现更高的敏感度。当精度相同时......”。

7、“.....并且决策。第步,将来自所有规则的模糊输出设定统到起以得到单的模糊化结论。控制器模糊控制器可分为部分模糊化,规则库,推理机制和去模糊化。模糊化由于输入数据固有的不确定性和不精确性,模糊化模块会将卷曲变量转换成语选择。模糊推理的过程包括个步骤。第步,推理机理的模糊输入与之前的所有规则库中的规则相比较以确定当前状况下所要用的规则。第步,使用模糊含义,由在与此前规则相关的当前规则中,重塑模糊输出集得到模糊决策。第步,将来自,此方案使用个层结构。规则库规则库是模糊输入输出关系的种排列组合,模糊规则库的自动生成就是自动寻找满足控制要求的最佳排列组合。推理机制推理引擎是应用模糊规则库中的模糊设定,将给定的输入映射到输出的过程......”。

8、“.....其中,些重要的隶属函数是角形,梯形和高斯形。为了减少控制器输出误差,应用遗传算法调整这些隶属函数的位置和形状。在此,应用遗传算法来调谐模糊控制器的输入输出形状和位置。此方案测试了两个不同的加热器和喷淋阀在稳定状态下保持的压力在可操作范围内和在切换状态下限制压力的变化。应急安全阀提供超压保护以确保系统协调致。如果系统参数出现异常,会触发各种反应堆保护措施。如同智能学习算法样,神经网络的结构被决策。第步,将来自所有规则的模糊输出设定统到起以得到单的模糊化结论。控制器模糊控制器可分为部分模糊化,规则库,推理机制和去模糊化。模糊化由于输入数据固有的不确定性和不精确性......”。

9、“.....控制棒系统控制裂变过程。稳压器控制回路压力。图核电站简化模型的稳压器模型神经网络是由加权链接的简单处理元件组成的信息处理系统。在最简模型下,多层正反馈神经为输出。在制动器加热器和喷淋阀模块之前,将控制输出信号ε增加到设定点值,以便将信号移动到制动器的可操作范围。来自制动器的输出信号发送到稳压器模型的输入端,以便将压力调节到设定点。然后将压力信号反馈到输入神经网络在核电站压力系统的应用介绍原稿。而在共轭梯度算法中,执行沿着共轭方向搜寻,可实现比沿着最快降低方向更快的收敛。试运行算法是扩展的共轭梯度算法,但与般共轭梯度算法不同的是此算法并不要求在每化计算图展示了个简化的核电站模型。在回路端有反应堆容器稳压器蒸汽发生器控制棒系统以及化学和容积控制系统......”。