摘要：提出一种基于粗糙集的神经网络PID控制器.该控制器利用粗糙集的数据约简方法,约简BP网络样本的冗余属性和属性值并保留重要数据得到最小样本,然后用这个最小样本训练BP网络.最后利用BP网络对动态过程中的PID控制参数进行实时在线调整.对串级过热气温控制系统的仿真结果表明,与传统的神经网络PID建模方法相比,该控制器网络训练时间少、抗扰性和鲁棒性强.

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