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摘　　　要：對ＣＭＡＣ的慣性系數(shù)和學習率進行了優(yōu)化，提出了基于廣義遺傳優(yōu)化的小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣＭＡＣ）算法，提高ＣＭＡＣ的計算速度和精度以滿足復雜動態(tài)環(huán)境下的非線性實時控制的需要。結(jié)合溶出預脫硅系統(tǒng)工藝優(yōu)化的需求，提出了基于廣義遺傳優(yōu)化的ＣＭＡＣ的溶出赤泥Ａ／Ｓ比系統(tǒng)軟模型，用于準確實時地預測溶出赤泥Ａ／Ｓ比。試驗說明了該模型在對化工軟計算的預測精度和快速性上具有明顯的優(yōu)越性，在某氧化鋁廠工藝優(yōu)化系統(tǒng)中的應(yīng)用，提高了溶出的生產(chǎn)效率和指標。...