10.3321/j.issn:1001-0920.2001.03.023
动态模糊神经网络控制器在伺服系统中的应用
通过在ANFIS的归一化层与输出层之间加入递归层,提出一种新型的动态模糊神经网络(DFNN),将模糊推理系统、神经网络和Ⅲ型控制有机地结合起来.给出了DFNN的网络结构,为基于收缩间距隶属函数和BP算法提供了参数调整方法.系统实验表明,DFNN控制器比PID+前馈控制具有更好的动、静态响应,尤其在前馈信号难以取得的情况下具有更明显的优势.
模糊神经网络、学习算法、复合控制
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TP18(自动化基础理论)
国家重点预研项目
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
347-350