【摘 要】
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针对具有非线性特性的控制系统，提出了一种逐级模糊神经网络控制算法。该系统控制采用了补偿模糊神经网络算法和逐级模糊控制规则。在matlab仿真环境下对简化的模型进行了仿真
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针对具有非线性特性的控制系统，提出了一种逐级模糊神经网络控制算法。该系统控制采用了补偿模糊神经网络算法和逐级模糊控制规则。在matlab仿真环境下对简化的模型进行了仿真实验。通过仿真结果可以看出，该控制算法比传统的模糊控制具有更好的控制表面，更能适应复杂多变的非线性准确控制；补偿模糊神经网络算法在训练时，具有学习速率快、准确度高和扩展性好等优点。
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