【摘 要】
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对传统模糊神经网络控制系统结构进行优化改进,将量化因子和比例因子的调整环节嵌入到模糊神经网络中,利用BP算法对其进行自适应调整,实现系统结构的模块化.且结合软件对输入变量的论域进行强制转化,避免初始状态因量化因子选择不当,造成控制器无法运行或失效的不良后果.仿真结果表明了该控制方案的有效性.
【机 构】
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燕山大学,电气工程学院,河北,秦皇岛,066004
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对传统模糊神经网络控制系统结构进行优化改进,将量化因子和比例因子的调整环节嵌入到模糊神经网络中,利用BP算法对其进行自适应调整,实现系统结构的模块化.且结合软件对输入变量的论域进行强制转化,避免初始状态因量化因子选择不当,造成控制器无法运行或失效的不良后果.仿真结果表明了该控制方案的有效性.
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