第七章 结论
本文以信息融合技术为基础，利用BP网络和ART-2神经网络算法实现聚类功能，将各传感器采集来的数据进行融合分类，通过策略空间的判断，来实现相应的控制。将信息融合理论与工业生产相结合，是本课题的创新之处。
本课题通过对锅炉水位控制过程的分析，我们应用了一种新的理论及方法仿真锅炉三冲量水位自动控制，在理论上为更好地控制锅炉水位提供了依据。采用聚类融合控制和神经网络技术，我们提出了适合于锅炉水位控制的三冲量融合控制系统，与传统的三冲量控制相比，该系统具有自动化程度高、控制精度高、能实现智能控制等独特的优点。
该研究为我国的工业提供了新的技术手段，使我们将前沿科学与工业生产相结合成为了可能，在此基础上我们可以更深入地对现有的工业控制进行创新。但目前系统的功能有限，还存在许多需要改进之处。如对于复杂的生产状况，系统需要人为因素的参与等。此聚类融合系统还未经工业生产的现场调试，对系统进行仿真研究，只提供了理论上的依据，还有待进一步的完善和修改。