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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于自编码模糊神经网络的温度控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116880602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310858273.9，技术领域涉及：G05D23/20；该发明授权一种基于自编码模糊神经网络的温度控制方法是由王洪亮;麦鴚;徐文光;杨开明;黄国勇;幸响云;谭建所;王艺霖;江佩瑶设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自编码模糊神经网络的温度控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自编码模糊神经网络的温度控制方法，属于温度控制技术领域。所述温度控制方法包括：收集温度传感器数据并进行预处理；使用自编码神经网络对预处理后的温度数据进行学习和降维处理，并生成低维度表示；使用模糊控制器对低维度表示和控制误差进行控制，生成相应的控制信号；将控制信号反馈给温度控制系统进行实时控制。本发明利用自编码神经网络将温度数据降维处理生成低维度表示，使用模糊控制器对低维度表示进行控制，通过对温度变化的控制，实现了温度控制的高效性和精度。同时，该方法还具有适应性强、鲁棒性好等优点，能够适应各种复杂的工业生产、制造环境。

本发明授权一种基于自编码模糊神经网络的温度控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自编码模糊神经网络的温度控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 1采集待控制的温度数据，对温度数据进行预处理，得到预处理后的数据； 2将预处理后的数据使用自编码神经网络进行学习和降维处理，生成低维度表示； 3首先，使用模糊控制器将低维度表示和控制误差作为输入，将低维度表示和控制误差分解为多个局部模型，在每个局部模型上设计一个T-S模糊控制器，然后采用加权平均的方法将各个T-S模糊控制器的输出进行合成得到控制增量； 然后，将输出的控制增量通过PID控制器进行反演得到控制信号，T-S模糊控制器集成PID控制器时的输出控制信号表达式： 其中，Δha是T-S模糊控制器第a个局部模型上的控制增量，wa是第a局部模型的权值，Kp、Ki、Kd分别是比例、积分、微分系数；yreft是设置的参考输出值，yt是实际输出值，N是样本个数，a是第a个局部模型； 4将控制信号反馈给温度控制系统进行实时控制； 所述自编码神经网络采用多层感知器架构，表达形式为： 其中，x是输入数据；W1和b1分别为自编码神经网络的权重和偏置；f是Logsig激活函数，fW1x+b1表达为自编码神经网络在前一层中的传递方式；的输出表达式表达为该神经网络的最终输出形式；W2和b2分别为模糊控制器的权重和偏置； 所述自编码神经网络的损失函数定义为： Lθ＝LAEθ+LFCθ 其中，LAEθ是自编码神经网络的重构误差，LFCθ是模糊控制器的误差，θ是自编码神经网络的参数。

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