结合模糊推理的多变量神经自适应控制

本文提出了一种结合模糊推理的多变量控制系统的神经自适应控制结构，利用被控系统少量的先验知识和在线推理，加快了神经网络的学习速度，改善了控制性能；对聚合反应的仿真结果证明了本算法的有效性。