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本文对具有不确定性控制对象提出了一种自学习模糊神经网络控制方法，模糊控制器采用误差，误差变化及误差加速度的加权和解析描述形式，利用人工神经网络直接对过程的建模，实现对模糊加权因子的自学习优化调整。将上述方法用于焊接熔池动态过程控制实实验，结果表明本文提出的自学习模糊神经网络控制方案有效。
不确定对象的自学习模糊神经网络控制方法
【摘 要】
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本文对具有不确定性控制对象提出了一种自学习模糊神经网络控制方法，模糊控制器采用误差，误差变化及误差加速度的加权和解析描述形式，利用人工神经网络直接对过程的建模，实现对模
【机 构】
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哈尔滨工业大学材料学院,河北机电学院自动化系
【出 处】
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模糊系统与数学
【发表日期】
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1997年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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