10.3969/j.issn.1671-6833.2003.04.002
基于神经网络的自学习模糊控制
将神经网络与模糊控制相结合,提出了一种基于神经网络实现自学习模糊控制的方法,并给出了神经网络训练、控制器离线自学习、控制器在线自学习的相应算法.利用该方法,可以实现控制器的离线自学习和在线自学习,从而在控制对象发生变化时,通过控制器自学习改善系统的控制性能.仿真结果表明了该方法的有效性.
模糊控制、神经网络、自学习、仿真
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TP273.5(自动化技术及设备)
河南省自然科学基金0311011300
2004-01-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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