1、“.....是他们的支持使我有今天的成绩。最后，特别感谢我的爸爸，感谢他直对儿子的支持和鼓励。是他让我在困难中变的坚强，在逆境中学会成长。是他的帮助和鼓励给了我信心，伴我扫清研究过程中的种种障碍。爸爸，愿您永远健康快乐。参考文献参考文献王敬仁智能温度控制系统上海交通大学硕士学位论文涂序彦，王枞，刘建毅智能控制论科学出版社姜长生，王从庆......”。

2、“.....廖惠连，吴青华科学出版社科学出版社印度卡莫尔，贾建斌，李化译嵌入式系统体系结构编程与设计清华大学出版社张震浅谈智能控制的发展与应用决策与信息王万召，蒋建飞流化床锅炉燃烧系统模糊神经网络解耦控制仪表技术与传感器，李劲松，凌敏模糊控制的现状及发展铜仁职业技术学院学报自然科学版，张恩勤，施颂椒，高卫华等模糊控制系统近年来的研究与发展控制理论与应用李伟，杜玉蕾广义预测控制在时滞系统中的应用电脑应用技术，朱红霞......”。

3、“.....宁薇薇基于遗传算法的控制在主汽温系统中的仿真研究电力职业技术学刊彭青，方坤伦基于神经网络的模糊自适应控制方法研究机械制造与自动化，章家岩，马中海，李绍铭等预估补偿控制策略在转炉煤气回收系统中的应用仪器仪表学报，沈伟，冯瑞，邵惠鹤网络流量的神经网络自适应预估补偿控制系统仿真学报，钟珞，饶文碧，邹承明人工神经网络及其融合应用技术北京科技出版社，张丽平粒子群优化算法的理论与实践浙江大学博士学位论文田雨波，朱人杰，李正强粒子群优化算法中粒子更新方法研究江苏科技大学学报自然科学版，崔红梅......”。

4、“.....曾建朝具有自适应随机惯性权重的粒子群优化算法计算机工程与应用，陈铸华电力系统故障诊断的改进粒子群优化算法电力职业技术学刊，杨道武，李海如，向卫东基于改进混合算法的电力变压器故障诊断电力科学与技术学报，熊忠阳，杨青波，张玉芳改进神经网络在变压器故障检测中的应用计算机应用，赵亮基于协同算法的模糊辨识与神经网络学习上海交通大学博士学位论文潘昊，侯清兰基于粒子群优化算法的网络学习研究计算机工程及应用，魏星，舒乃秋......”。

5、“.....公司中文手册美邵贝贝译嵌入式实时操作系统第版北京航空航天大学出版社唐思超嵌入式系统软件设计实战基于北京航空航天大学出版社附录附录附录作者在攻读硕士学位期间发表论文王龙刚，侯媛彬基于在电加热炉中的温度智能预测自动化仪表附录二产品实物图基于的智能温度控制器作者王龙刚学位授予单位被引用次数西安科技大学次引证文献条陈诚，周新志，雷印杰基于神经网络的微波加热温度预测研究期刊论文微型机与应用引用本文格式王龙刚基于的智能温度控制器学位论文硕士之......”。

6、“.....被广泛应用于工业中。但神经网络在应用时有些固有的缺陷，而粒子群算法具有全局搜索特性。本文结合泰安磐然科技有限责任公司的项目，对基于粒子群优化，简称神经网络展开研究，论文的主要内容如下首先，本文从智能温度控制系统设计思想出发，介绍了温度控制对象的非线性多耦合大延迟的特点，找到了难以控制的原因分析了常用温度传感器热点偶和热电阻的工作原理采样电路波驱动固态继电器工作电路对几种目前应用在温度控制领域的控制算法的特点进行了比较分析，为开发智能温度控制器垫定了理论基础。其次......”。

7、“.....发现算法是基于全局寻优的搜索算法，提出了基于的温度智能预测方法。该方法是采用优化神经网络的算法，具有很好的泛化能力，既能很好的发挥神经网络的非线性特点，又克服了神经网络训练时间长易陷入局部最优的缺点。以公司实验数据为依据，应用优化神经网络的算法对电加热炉进行了预测，结果显示，优化后神经网络预测有效时间延长，预测精度提神经网络技术是智能控制的目前，传统的控制方式占主导地位，但在被控对象无法建立准确模型的情况时，参数的整定不便仍是个难点......”。

8、“.....运行于实际产品。按照公司要求的功能，应用嵌入式芯片和嵌入式操作系统，设计出硬件并开发了软件，完成后，对产品进行了软硬件点。以公司实验数据为依据，应用优化神经网络的算法对电加热炉进行了预测，结果显示，优化，超调小，稳态误差小。达到温度控制器自整定的目的。仿真结果表明，应用算法整定得到的参数，控制精度高用场合。关键词温度控制智能控制神经网络粒子群优化控制嵌入式研究类后神经网络预测有效时间延长，预测精度提高。型应用研究......”。

9、“.....为开发智能温度控制器垫定了理确模型的情况时，参数的整定不便仍是个难点。神经网络技术是智能控制的主要分支之，它能逼近任意非线性曲线，被广泛应用于工业中。但神经网络在应用时有些固有的缺陷，而粒子群算法具有全局搜索特性。本文结合泰安磐然科技有限责任公司的项目，对基于粒子群优化，简称神经网络展开研究，论文的主要内容如下首先，本文从智能温度控制系统设计思想出发，介绍了温度控制对象的非线性多耦合大延迟的特点，找到了难以控制的原因分该方法是采用优化神经网络的算法，具有很好的其次......”。