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神经网络、模糊系统及其在运动控制中的应用.[M].丛爽著;.中国科学技术大学出版社.2001,
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遗传算法自适应模糊神经网络控制
被引：11
作者：
刘坤
机构：
[1] 南京工程学院自动化系江苏南京
来源：
关键词：
非线性;
不确定性;
遗传算法;
模糊神经网络控制器;
径向基函数;
神经网络辨识;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP273.4 [];
学科分类号：
摘要：
神经网络能够以任意精度逼近任意复杂的非线性关系,具有高度的自适应和自组织性,在解决高度非线性和严重不确定系统的控制方面具有巨大的潜力。但一般神经网络训练算法如BP算法训练速度慢,受初值影响大且易陷入局部极小点,该文提出了一种基于模糊神经网络的间接自校正控制系统,控制器以高斯隶属度函数的径向基函数(RBF)神经网络结构,利用改进的遗传算法(GA)对结构和参数进行同步优化,改进适应度函数指导搜索过程,在保证稳定情况下大大加快了收敛的速度。神经网络正向模型(NNP)利用弹性BP算法进行离线辨识,使得到的模型泛化性能好。
引用
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页数：4
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