基于BP神经网络的燃烧控制系统研究

基于BP神经网络的燃烧控制系统 本文主要介绍基于BP神经网络的燃烧控制系统，详细介绍神经网络的概念、模型和应用。 **神经网络简介** 神经网络（Artificial Neural Networks，简称NN）是模仿人脑工作方式而设计的一种机器，它可用电子元件实现，也可用软件在计算机上实现。NN也可以说是一种具有大量连接的并行分布式处理器，由处理单元和有向连接组成，通过对输入施加作用获取输出。神经网络具有通过学习获取知识并解决问题的能力，其知识存储在连接权中。 **神经网络模型** 神经网络是由大量神经元按一定的结构连接而成，来完成不同信息（包括智能信息）处理任务的非线性系统。不同神经元之间通过各自的突触权值来表示不同的连接关系。在学习的过程中不断调整突触权值，使网络实际输出不断逼近期望输出。基本的神经元模型由三个基本要素构成： 1. 连接权，用来表示连接强度，权值为正表示激励，为负表示抑制； 2. 求和单元，用于求取输入变量的加权和； 3. 非线性激励函数，也称活化函数，用来实现函数映射并限制神经元输出幅度。活化函数可以是线性也可以是非线性，不同的活化函数可以构成不同的模型。 **BP神经网络** BP神经网络是一种常用的神经网络模型，BP算法是BP神经网络的核心算法。BP算法的主要思想是通过反向传播误差来调整网络的权值，使网络输出逐渐接近目标输出。BP算法的主要步骤包括： 1. 前向传播，计算网络的输出； 2. 误差计算，计算实际输出与目标输出之间的差异； 3. 反向传播，调整网络的权值使输出逐渐接近目标输出。 **燃烧控制系统** 燃烧控制系统是基于BP神经网络的应用之一。在燃烧控制系统中，BP神经网络可以用来预测燃烧过程中的各种参数，如温度、压力、燃烧效率等。BP神经网络可以通过学习历史数据来预测未来燃烧过程中的变化，从而实现燃烧控制系统的智能化和优化。 **结论** 基于BP神经网络的燃烧控制系统可以实现燃烧过程的智能化和优化。BP神经网络的应用可以使燃烧控制系统更加智能、灵活和高效。同时，BP神经网络也可以应用于其他领域，如图像识别、自然语言处理、预测等。