一种高阶模糊CMAC自适应控制及其应用

摘要：

提出了一种高阶模糊小脑模型神经网络控制器(HOFCMAC)，利用模糊子集对输入状态空间进行分割，同时采用多层的量化方式对输入状态进行量化，并利用代数积，代数和的方法综合各种量化方式的量化结果.由于多层量化方式的应用，这种控制器也比单纯基于广义基函数的模糊CMAC有更好的控制性能.复杂工业炉温控制试验结果证明这种方法的有效性.

关键词：高阶模糊CMAC、多层量化、泛化、复杂工业过程控制

所属期刊栏目：27

分类号：TP13(自动化基础理论)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划863511948002

在线出版日期：2004-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：262-266