基于一种混沌BP算法的神经模糊控制器的优化

摘要：

在模糊控制器设计问题的研究中,结合神经网络和模糊控制的优点,设计了一种全网络化的模糊控制器,使模糊推理的实现过程网络化,清晰化.针对BP算法学习速度慢、易陷入局部最小的缺点,引入混沌思维,提出了基于混沌Logistic方程的BP混合学习算法(CBP),将用于神经模糊控制器参数的优化设计中,使设计的神经模糊控制器具有更优的性能.通过仿真对算法及控制器进行验证,仿真结果表明,上述算法能有效地优化神经模糊控制器的参数和结构,所设计的神经模糊控制器具有较好的性能.

关键词：神经模糊控制器、混沌算法、优化

所属期刊栏目：27

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：南京理工大学自主科研专项计划资助项目2010ZYTSO49

在线出版日期：2010-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：157-160