【摘 要】
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基于典型多输入、单输出模糊控制系统，建立了基于模糊控制系统的神经网络（FNN）模型，并根据Agent网络控制系统的特点设计了基于模糊神经网（FNN）的Agent控制器，对Agent网络管理系统的
【机 构】
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云南民族大学物理与电子电气信息工程学院,云南民族大学数学与计算机科学学院
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基于典型多输入、单输出模糊控制系统，建立了基于模糊控制系统的神经网络（FNN）模型，并根据Agent网络控制系统的特点设计了基于模糊神经网（FNN）的Agent控制器，对Agent网络管理系统的网络权值进行了动态调整研究。研究结果表明，采用基于FNN的Agent控制器可对Agent网管系统的网络权值进行动态调整，进而可实现大型复杂网络系统中Agent的最优动态路由序列的计算。
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