【摘 要】
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利用ＢＰ算法对模糊神经网络（ＦＮＮ）所能执行的控制规则进行自校正，使应用到工业过程的模糊控制器的性能得到改进．仿真结果表明，用改进后的方法设计的模糊控制器能够显著地减小系统的稳态误
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利用ＢＰ算法对模糊神经网络（ＦＮＮ）所能执行的控制规则进行自校正，使应用到工业过程的模糊控制器的性能得到改进．仿真结果表明，用改进后的方法设计的模糊控制器能够显著地减小系统的稳态误差，具有比较快的响应速度和较强的鲁棒性．
The BP algorithm is used to self-adjust the control rules that FNN can implement, so that the performance of fuzzy controller applied to industrial process is improved. The simulation results show that the fuzzy controller designed by the improved method can significantly reduce the steady-state error of the system, with faster response speed and stronger robustness.
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