摘要
本文拓展传统相平面分析方法 ,提出了基于相平面的模糊区间划分和目标函数 ,并在此基础上系统提出了一种模糊神经网络新的建构和学习方法。通过对不同控制系统的研究 ,证明了该方法在模型未知系统的控制中的合理性和有效性 ,以及应用的普遍性。
In this paper,the analysis of traditional space is prolonged.Based on phase space,a new object function and a new method of fuzzy space partition are put forward.As a result,a new kind of method about fuzzy neural networks constructing and learning is systematically held up.Through different research on control system,which model is unawareness,the reasonableness,effectiveness and application universality is proved.
出处
《液压气动与密封》
2000年第6期9-12,共4页
Hydraulics Pneumatics & Seals
基金
SRF for ROCS的资助
关键词
相平面
模糊神经网络
人工智能
Phase space
Fuzzy neural network
Artificial intelligence