基于模糊对向传播网络的PEMFC建模

质子交换膜燃料电池是由一种质子导体聚合电解膜构成的燃料电池,作为21世纪的绿色环保能源,对质子交换膜燃料电池进行输出特性研究有助于改善其性能,提高其工作效率。对于这种离散非线性系统,文章将神经网络和模糊控制技术相结合,设计出了一种以模糊神经网络自适应控制系统为核心的建模方法,它是由模糊对向传播(FCP)网络辨识器构成,仿真结果表明该模型可行,而且模型精度较高,从而为设计PEMFC实时控制系统奠定了一定的基础。

基于TSK模糊系统的模糊对向传播神经网络

充分利用了TSK (Sugeno Tanaka)模糊系统的优点 ,提出了改进的模糊对向传播神经网络Improved FCP ,并给出了其学习算法。实验结果表明Improved

改进的基于TSK模型的模糊对向传播神经网络研究

将模糊C-均值(FCM)算法和模糊对向传播神经网络相结合,解决了模糊对向传播神经网络中模糊隶属度函数的自动生成问题,在此基础上结合TSK(SugenoTanakaKang)模糊模型,提出了改进的模糊对向传播神经网络ImprovedFCP,并给出了学习算法。对两种典型的非线性模型进行实验研究,实验结果表明ImprovedFCP网络具有良好的非线性逼近能力。

一类非线性神经模糊控制系统

针对离散非线性系统,将神经网络和模糊技术有机结合,模糊神经网络与自适应控制方案相结合,设计了一种模糊神经网络自适应控制系统,它由模糊对向传播(FCP)网络辨识器和径向基函数(RBF)神经网络控制器组成,仿真结果表明了该方案的有效性。

一类非线性神经模糊控制系统

针对离散非线性系统,将神经网络和模糊技术有机结合,模糊神经网络与自适应控制方案相结合,设计了一种模糊神经网络自适应控制系统,它由模糊对向传播(FCP)网络辨识器和径向基函数(RBF)神经网络控制器组成,仿真结果表明了该方案的有效性。