摘要：将RBF神经网络和模糊理论结合起来,提出了一种基于RBF神经网络和模糊理论实现智能控制的方法。该方法能够有效克服磨矿效率和旋流器入口压力等波动引起的扰动,使磨矿浓度和溢流粒度的波动减小,为浮选过程产品品位改善及产量提高创造了有利条件,在技术上实现了优化磨矿分级过程。该分析过程相对简单,网络学习训练时间少,学习精度高,估计值与分析值拟合非常好。仿真表明这类智能控制器可用于难以建立数学模型的控制系统。

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