冶金工业神经网络混沌控制代码

很抱歉，我并没有现成的冶金工业神经网络混沌控制代码。但是，我可以给您提供一些建议和指导，希望能对您有所帮助。

首先，冶金工业神经网络混沌控制需要考虑的因素很多，包括原料、温度、压力、流量等多个参数，因此需要采用多变量神经网络模型进行建模。

其次，混沌控制需要采用适当的控制算法，常见的包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。在神经网络控制方面，可以采用BP神经网络、RBF神经网络、LSTM神经网络等进行建模和控制。

最后，在编写代码时，需要根据具体情况选择适当的编程语言和工具，如MATLAB、Python等，同时需要注意数据预处理、训练模型、测试模型等步骤的实现。

希望以上建议能对您有所帮助。

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冶金工业混沌控制代码

冶金工业中的混沌控制主要是针对炉温、熔池液位、氧气流量等参数进行控制，以实现炉内物料的均匀加热和化学反应的平衡。下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于控制炉温。请注意，这只是一个示例，具体的控制算法需要根据实际情况进行调整。

% 冶金工业混沌控制示例代码

% 设置初始参数
T = 1100; % 炉温
p = 1.5; % 压力
q = 0.5; % 氧气流量

% 设置控制参数
a = 0.1; % 混沌参数
b = 0.2; % 混沌参数
c = 10; % 混沌参数
d = 0.1; % 混沌参数

% 设置控制目标
T_target = 1200; % 目标炉温

% 开始循环控制
for i = 1:1000
    % 计算混沌变量
    x = sin(a * T) + c * cos(b * T);
    
    % 计算控制量
    delta_T = d * (T_target - T) * x;
    delta_p = delta_T * 0.5;
    delta_q = delta_T * 0.2;
    
    % 更新参数
    T = T + delta_T;
    p = p + delta_p;
    q = q + delta_q;
    
    % 输出结果
    disp(['第', num2str(i), '次控制结果：']);
    disp(['炉温：', num2str(T)]);
    disp(['压力：', num2str(p)]);
    disp(['氧气流量：', num2str(q)]);
end

在上面的代码中，我们使用了一个简单的混沌函数来计算控制量，并根据控制量来更新炉温、压力和氧气流量等参数。在实际应用中，需要根据具体的情况来选择合适的混沌函数和控制参数，并进行实时调整。

基于神经网络的混沌控制函数代码

这是一个基于神经网络的混沌控制函数的 Python 代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 定义 Lorenz 系统的微分方程
def lorenz(state, t, sigma, beta, rho):
    x, y, z = state
    dxdt = sigma * (y - x)
    dydt = x * (rho - z) - y
    dzdt = x * y - beta * z
    return [dxdt, dydt, dzdt]

# 定义控制器
class NeuralNetController:
    def __init__(self, n_inputs, n_outputs, n_hidden=10):
        self.model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(n_hidden,), activation='tanh', solver='adam')
        self.n_inputs = n_inputs
        self.n_outputs = n_outputs

    def train(self, x, y):
        self.model.fit(x, y)

    def predict(self, x):
        return self.model.predict(x)

# 定义混沌控制函数
def chaotic_control(state, t, sigma, beta, rho, controller):
    x, y, z = state
    input_vector = np.array([x, y, z])
    control_output = controller.predict(input_vector.reshape(1, -1)).flatten()
    dxdt, dydt, dzdt = lorenz(state, t, sigma, beta, rho)
    dxdt = dxdt - control_output[0]
    dydt = dydt - control_output[1]
    dzdt = dzdt - control_output[2]
    return [dxdt, dydt, dzdt]

# 设置 Lorenz 系统参数
sigma = 10
beta = 8/3
rho = 28

# 设置控制器参数
n_inputs = 3
n_outputs = 3
n_hidden = 10
controller = NeuralNetController(n_inputs, n_outputs, n_hidden)

# 训练控制器
t_max = 100
t_training = np.linspace(0, t_max, 1000)
x0_training = np.array([0.1, 0.1, 0.1])
sol_training = odeint(lorenz, x0_training, t_training, args=(sigma, beta, rho))
input_data = sol_training[:-1]
target_data = sol_training[1:]
controller.train(input_data, target_data)

# 运行混沌控制
t_max = 50
t = np.linspace(0, t_max, 10000)
x0 = np.array([1, 1, 1])
sol = odeint(chaotic_control, x0, t, args=(sigma, beta, rho, controller))

# 绘制 Lorenz 系统状态和控制器输出
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 8))
axs[0].plot(t, sol[:, 0], label='x')
axs[0].plot(t, sol[:, 1], label='y')
axs[0].plot(t, sol[:, 2], label='z')
axs[0].set_xlabel('Time')
axs[0].set_ylabel('State')
axs[0].legend()
axs[1].plot(t_training[:-1], controller.predict(input_data)[:, 0], label='x')
axs[1].plot(t_training[:-1], controller.predict(input_data)[:, 1], label='y')
axs[1].plot(t_training[:-1], controller.predict(input_data)[:, 2], label='z')
axs[1].set_xlabel('Time')
axs[1].set_ylabel('Control Output')
axs[1].legend()
plt.show()

该代码使用 sklearn 库中的 MLPRegressor 模型作为控制器，训练数据为 Lorenz 系统的状态数据（前一时刻的状态作为输入，当前时刻的状态作为输出）。在运行混沌控制时，控制器的输出被减去微分方程中的右侧项，以抵消系统的混沌现象。最终，我们可以观察到控制器的输出能够将系统的状态稳定在某个固定点上。