一般二维模糊控制器的等效神经网络建模与验证

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针对模糊控制器的计算复杂性,实时性能差,易产生维度灾难等问题,利用神经网络的万能函数逼近能力,构建一个神经网络模型,精确的逼近已知的模糊控制器,从而减少运算量,实现实时控制。以一个已知的二输入单输出模糊控制器为例,建立一个与之等效的神经网络,通过训练,使得精确的逼近模糊控制系统。最后,给定输入信号,分别用模糊控制器和神经网络控制同一个被控对象。结果表明,用一个与模糊控制器等效的神经网络来控制同一个对象,控制效果非常相似。因此,用模糊控制器的等效神经网络模型代替,在实现环节上可以减少计算复杂性,维度灾难,提
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