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针对系统的非线性多变量耦合特性,提出一种隶属函数型神经网与模糊控制融合的解耦方法.通过神经网络的自学习能力调节隶属函数的形状及结论值,利用模糊规则控制的优势使该方法具有较好的自学习、自适应能力.仿真及用于炉群智能解耦实测数据表明,这种方法对于非线性多变量的解耦效果良好.
隶属函数型神经网与模糊控制融合的解耦方法
【摘 要】
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针对系统的非线性多变量耦合特性,提出一种隶属函数型神经网与模糊控制融合的解耦方法.通过神经网络的自学习能力调节隶属函数的形状及结论值,利用模糊规则控制的优势使该方
【机 构】
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西安科技学院自动化系
【出 处】
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2001中国控制与决策学术年会
【发表日期】
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2001年期
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