模糊神经网络驱动的控制图模式识别系统：一种智能监控方法

本文档深入探讨了"人工智能-一类基于模糊神经网络的控制图模式识别系统"这一主题，由北京化工大学的硕士研究生徐文撰写，专业方向为控制科学与工程。论文的核心关注点在于利用智能技术提升传统控制图在工业过程控制中的应用效能。 首先，作者提出了一种创新的方法，即将控制图的判别准则转化为符号化的模糊规则，这种方法为模糊神经网络的智能识别提供了有效的指导。通过这种结合，作者构建了一种新型的控制图模式识别系统，它将神经网络的自学习能力与模糊逻辑的灵活性结合起来，充分利用先验知识，以便更好地捕捉和理解复杂过程中的模式变化。 论文进一步阐述了基于二阶时间滞后的广义过程对象模型，这是对工业过程动态特性的精确模拟，使得生成的控制图数据更贴近实际，从而提高了识别的准确性。通过对广义过程模型参数的研究，作者设计出了一种广义模糊神经网络控制图模式识别系统，并通过青霉素发酵过程的实例研究来验证了该技术的有效性和实用性。 此外，论文还详细介绍了如何使用VC++的MFC编程技术实现这一系统的应用，包括系统模块化框架的设计、功能类的开发以及用户友好的图形交互界面的创建。关键词“控制图模式识别”、“模糊神经网络”、“判别准则”和“模糊规则”突出了论文的主要技术路径和贡献。 这篇论文对于改进工业生产过程中的监控分析和故障诊断手段具有重要的理论价值和实践意义，展示了模糊神经网络在控制图模式识别领域的潜力和前景。通过结合人工智能技术，论文旨在提高控制图的智能化水平，以实现工业生产的高效、稳定和安全运行。