耐火材料生產過程的質量控制4
2.3.1模糊控制
一個熟練工人并非需要了解被控對象的數學模型，只是憑借豐富的經驗，采取適當對策就可以巧妙地控制一個復雜的過程，如把其操作經驗加以總結，用語言表達就可以得到一些定性的規則，這些規則一般都帶有大小，多少，高低，快慢等不的程度修飾詞，也就是具有模糊性質，這些規則用模糊數字定量處理后就可以轉化成模糊控制算法，從而能夠進行控制。
模糊控制的過程是：
1.將實測輸入轉化成模糊輸入，
2.依模糊規則進行運算，得到結果，
3.反模糊化，將模糊輸出量轉為地物理量并作用于被控對象。
2.32人工神經網絡
人工神經元是人工神經網絡的結點。每個神經元有多個輸入和數個相同的輸出，按一定函數關系進行輸入-輸出轉換。人工神經元互聯就組成了人工神經網絡，人工網絡中，每個節點的輸入-輸出轉換函數的參數都必須依靠預先知道的實驗輸入-輸出關系，通過*化算法使人工神經網絡的輸出能夠zui大限度的接近實際輸出。換句話說，人工神經網絡特別適合描述非常復雜的多元函數關系，如果數據充分，其他辦法又無能為力，人工神經網絡就可以一顯身手。
2.33模糊控制-人工神經網絡的復合
神經自適應學習是一種只能控制方法，它可以利用操作數據和人工神經網絡方法修改模糊控制系統的參數，從而改進模糊控制的質量，系統變化時也可以進行靈活的調整。
3.耐火材料的質量控制體系和保障體系
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