一种可用于模糊控制器的自学习模糊逻辑推理网络
该文提出了一种自学习模糊逻辑推理网络和自学习模糊控制器的构成方法，这种方法是把RCE（Restricted coulomb Energy）模型进行扩展，使其能够进行模糊逻辑推理，并用于构成自学习模糊控制器RLFC（RCE-based Learning FuzzyController）。这种方法有以下特点：（a）学习速度高，迫加学习容易；（b）网络的信息处理工作单元的个数由自学习决定，通用性好；（c）不存在局部极小点问题。自学习模糊控制器RLFC可以直接把熟练者的操作知识转换成模糊控制规则，自动构成模糊控制器。数值仿真实验表明其效果良好。
自学习网络 模糊控制 模糊控制器
张新学 王桂增
大学自动化系(北京)
国内会议
杭州
中文
207～214
1998-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）