10.3969/j.issn.1007-2683.2002.01.006
一种基于混合学习算法的模糊神经网络控制
针对BP算法容易陷入局部极小的缺点,利用遗传算法极强的全局搜索能力对模糊神经网络控制器参数进行离线优化,并对遗传操作进行了改进,使其最终搜索到全局最优或近似全局最优的附近.再利用BP算法较强的局部搜索能力和对对象的适应能力进一步进行参数的在线调整.仿真结果表明:该方案的综合性能优于常规模糊控制器.
模糊控制、神经网络、遗传算法、反向传播学习算法
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TP273.4(自动化技术及设备)
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
18-20,24