一种基于CMAC神经网络的模糊控制器设计

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对于存在外在的环境干扰和系统参数时变的非线性系统来说,传统的小脑模型需要重瓤学习合适的权重参数,这种学习式的设计方法是相当耗时的。为了改善这种情况。本文提出了模糊控制与小脑模型结合的方式,能够有效地对未知的非线性模型系统进行实时控制。通过仿真的对比试验,这种把小脑神经网络与模糊控制结合起来的控制方法,具有两种控制方法的优点。仿真结果表明,FCMAC控制器具有较高的控制精度、良好的自适应特性。
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