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为了使一种基于两维控制规则基的PID型模糊控制器具有参数在线学习功能,提出了一种包含一个自回归神经元的五层模糊神经网络,并根据梯度下降法,给出了它各层权值的修正算法,该网络可以在反馈控制系统中作为一个自学习控制器来使用.最后,根据有关定理,给出并证明了该网络各层权值学习速率的收敛准则.
一种PID型模糊神经网络控制器
【摘 要】
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为了使一种基于两维控制规则基的PID型模糊控制器具有参数在线学习功能,提出了一种包含一个自回归神经元的五层模糊神经网络,并根据梯度下降法,给出了它各层权值的修正算法,
【机 构】
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华北电力大学动力工程系,湖南省电力试验研究所
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2003年3期
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