10.3969/j.issn.1001-2257.2014.03.015
一种改进的模糊C MAC神经网络车辆自主避障算法
考虑到模糊控制算法在自主避障上的缺陷,设计了一种改进的模糊C MA C神经网络车辆自主避障算法。采用模糊 CMAC 神经网络(FC-MA C )的各层节点来实现模糊控制器变量的输入、模糊化、模糊逻辑的前提条件匹配运算、模糊量的归一化、控制量的输出和控制规则的调整,借助神经网络的自学习能力来完成模糊控制。通过仿真实验,验证了改进的模糊C MA C 神经网络算法的可行性和有效性。
自主避障、模糊控制、模糊CMAC神经网络
V249.4(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)
2014-04-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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