基于神经网络的模糊控制器

摘要：

提出一种基于神经网络的模糊控制器，它可将抽象的控制规则转化为多层神经网络的一对输入、输出样本。通过ＢＰ学习虎法侃得网络记忆这些样本，并以“联想记忆”的形式不使用获得的经验对对象实施控制。这种控制方案可用于对受控制对象缺乏精确的数学描述或具有时滞、高阶等难以用现有的控制的复杂系统。仿真结果证明了这种方法的有效性。

关键词： 神经网络 模糊控制 BP算法

作者: 李青茹 吕振肃 张英林 庞鹏

作者单位: 大学电子与信息科学系

会议类型: 国内会议

会议名称: 1998中国控制与决策学术年会

会议地点: 张家界

会议语种:中文

页码: 448～452

在线出版日期: 1998-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）