Okusa, Ryoichi; Yoshikawa, Shinji; not registered; not registered
ファジイ制御は言語的な記述が可能である特徴を持ち,広い範囲できめ細かく制御ができる等の利点がある一方,推論に使用する規則や試行錯誤に依らなければならないという問題がある。この問題点の解決法の一つとして,ニューラルネットワークの学習機能により,ファジイ規則を構築するニューラルネットワーク駆動型ファジイ制御(以下,NDF)が提案されている。本研究では,忘却付き学習を従来のNDFに取り入れ,「常陽」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イ制御とほぼ同等な制御が実現できた。
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使用言語 |
: | Japanese |
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発行年月 |
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発表会議名 |
: | 4th International Conference on Nuclear Engineering (ICONE-4) |
開催年月 |
: | 1996/03 |
開催都市 |
: | New Orleans |
開催国 |
: | U.S.A. |
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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