摘要
本文提出了一种模糊神经网络智能控制方法,并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制的知识规则、模糊推理和学习算法,实验仿真结果表明,这种控制方案可改善具有时变及大纯滞后系统的控制品质,其性能优于一般模糊控制。
This paper presents a self-tuning control based on fuzzy neural networks,and describes the methods for representing the knowledge rule of the fuzzy control,fuzzy reasoning, and learning algorithm using multilayers neural networks. Simulation results show that the controller performance is superior to conventional fuzzy control.
出处
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
1995年第2期68-75,共8页
Journal of Hunan University:Natural Sciences
基金
国家八五重点课题资助
国家模式识别与智能机器人重点实验室基金
关键词
模糊逻辑
神经网络
智能控制
自适应控制器
fuzzy logic,neural network,learning algorithom, intelligent control