Okusa, Ryoichi; Saeki, Akira; not registered; not registered
ファジィ制御は言語的な規則の記述が可能であるという特徴を持ち、広い範囲できめ細かく制御が行える等の利点がある一方、推論に使用する規則の決定を経験や試行錯誤によらなければならないと言う問題がある。この問題点の解決策の一つとして、忘却付き学習を用いたニューラルネットワーク駆動型ファジィ制御法(以下NDF制御)を開発し、DHX出口Na温度制御に適用した。「常陽」の動特性解析コードにNDF機能を付加し、DHX出口Na温度制御を行った結果、人間が試行錯誤で構築した規則によるファジィ制御と同等な制御ができた。
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使用言語 |
: | Japanese |
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掲載資料名 |
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巻 |
: | |
号 |
: | 93 |
ページ数 |
: | p.94 - 101 |
発行年月 |
: | 1995/03 |
キーワード |
: | no keyword |
論文URL |
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論文解説記事 |
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Access |
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- Accesses |
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Altmetrics |
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