10.3969/j.issn.1008-0570.2006.10.109
基于补偿模糊神经网络的洗衣机仿真研究
本文介绍了基于模糊逻辑和神经网络的补偿神经网络(CFNN)及其学习算法,利用CFNN学习速度快、学习过程稳定、全局动态优化运算等特点使洗衣机能够更加准确的判断衣物的软硬程度、衣量多少、脏污程度和性质等,自动生成模糊控制规则和隶属度函数,预先设定洗衣机水位、水流强度和洗涤时间,在整个洗衣过程中实时调整这些参数,达到最佳的洗衣效果.
补偿模糊神经网络、洗衣机、混浊度
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TP183(自动化基础理论)
科技部科研项目G2000045700
2006-05-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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