【摘 要】
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模糊逻辑与神经网络的融合技术是近几年来学术界与工程界非常关注的研究领域,神经元网络擅长于识别模式和按变化的环境进行自适应变化,而模糊推理系统则在对人类知识进行推理
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模糊逻辑与神经网络的融合技术是近几年来学术界与工程界非常关注的研究领域,神经元网络擅长于识别模式和按变化的环境进行自适应变化,而模糊推理系统则在对人类知识进行推理和决策方面占有优势,联合使用二者可以更有效地解决实际问题.实践证明,在模糊控制器中使用适当的控制参数将改善系统的控制性能,关于控制参数的定义以及其确定方法,很多专家和学者都做过讨论,也提出过不少解决方案,但是它们都有缺陷,并不能在一般的对象上使用.该文主要研究联合使用神经网络辨识技术与自适应模糊控制技术对非线性系统进行控制的方法.在分析了实际工况的需求的基础上,提出了一种实用的并行系统控制结构.分析了模糊控制器中输入输出规范化因子对于改善系统控制性能的作用,指出了规范化因子与量化比例因子以及伸缩因子的区别,在此基础上提出了一种使用神经网络对输出的规范化因子k<,3>进行调整的方法.仿真结果表明:所提出的规范化因子调整方法对系统的控制性能比未使用前有较大的改善.
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