科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2006年
5期
540-543
,共4页
模糊神经网络%补偿模糊神经网络%模糊控制
模糊神經網絡%補償模糊神經網絡%模糊控製
모호신경망락%보상모호신경망락%모호공제
针对具有非线性特性的控制系统,提出了一种逐级模糊神经网络控制算法.该系统控制采用了补偿模糊神经网络算法和逐级模糊控制规则.在matlab仿真环境下对简化的模型进行了仿真实验.通过仿真结果可以看出,该控制算法比传统的模糊控制具有更好的控制表面,更能适应复杂多变的非线性准确控制;补偿模糊神经网络算法在训练时,具有学习速率快、准确度高和扩展性好等优点.
針對具有非線性特性的控製繫統,提齣瞭一種逐級模糊神經網絡控製算法.該繫統控製採用瞭補償模糊神經網絡算法和逐級模糊控製規則.在matlab倣真環境下對簡化的模型進行瞭倣真實驗.通過倣真結果可以看齣,該控製算法比傳統的模糊控製具有更好的控製錶麵,更能適應複雜多變的非線性準確控製;補償模糊神經網絡算法在訓練時,具有學習速率快、準確度高和擴展性好等優點.
침대구유비선성특성적공제계통,제출료일충축급모호신경망락공제산법.해계통공제채용료보상모호신경망락산법화축급모호공제규칙.재matlab방진배경하대간화적모형진행료방진실험.통과방진결과가이간출,해공제산법비전통적모호공제구유경호적공제표면,경능괄응복잡다변적비선성준학공제;보상모호신경망락산법재훈련시,구유학습속솔쾌、준학도고화확전성호등우점.
