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将神经网络与模糊控制相结合,实现了模糊控制器的自学习和自适应,提出了基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法来进行蓄电池的充电控制,通过对每个染色体采用递阶编码,可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数,实现对非线性的、时变的、有干扰的、具有纯滞后的蓄电池充电控制系统的最佳控制.
基于HGA的模糊神经控制充电器设计与实现
【摘 要】
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将神经网络与模糊控制相结合,实现了模糊控制器的自学习和自适应,提出了基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法来进行蓄电池的充电控制,通过对每个染色体采用递阶编码,可以
【机 构】
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陕西科技大学电气与信息工程学院
【出 处】
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陕西科技大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2009年4期
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