针对带钢冷连轧过程质量控制特点，论文提出了一种基于模糊逻辑推理和神经网络的动态智能质量控制器DIQC。论文的最初动机是希望寻找一种有效的控制方法，来解决复杂的、非线性的、系统间存在强交互作用的、时变的带钢冷连轧系统控制问题。这类过程往往受干扰与噪声的影响，具有很强的不确定性。对于带钢冷连轧系统，需要增加控制器的智能性，以提高控制器从过程中抽象出函数关系的能力，并且通过调整这些关系以提高系统的控制精度，也即提高控制器的学习与推理能力。论文的目的就是针对上述问题，综合运用模糊逻辑推理和神经网络方法，构建一种具有自组织自学习功能的控制器。论文利用过程输入----输出的测量数据和可调结构与参数的参考模...In this thesis, a unified and comprehensive treatment of the neural network and fuzzy logical inference as the dynamic intelligent quality controller (DIQC) is provided to cope with the process of cold rolling mill. This work has been motivated by a need to develop the solid control methodologies capable of coping with the complexity, the nonlinearity, the interactions, and the time variance of th...学位：工学博士院系专业：信息科学与技术学院自动化系_控制理论与控制工程学号：B20043100
