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提出一种基于遗传算法的新型模糊网络模型,此模糊模型采用一种新型隶属度函数,并且利用遗传算法的自然选择和遗传机制的寻优程序,进行选择、交叉、变异等遗传操作来模拟自然进化,完成了参数的寻优.在丙烯腈转化率预测应用中的实例表明,其性能较之以往的建模方法有了很大的提高.
基于遗传算法的新型模糊网络模型及其应用
【摘 要】
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提出一种基于遗传算法的新型模糊网络模型,此模糊模型采用一种新型隶属度函数,并且利用遗传算法的自然选择和遗传机制的寻优程序,进行选择、交叉、变异等遗传操作来模拟自然
【机 构】
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华东理工大学自动化研究所
【出 处】
：
石油化工自动化
【发表日期】
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2002年6期
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