基于混合学习算法的模糊神经网络控制

摘要：

本文分析了BP算法和遗传算法各自的优缺点,将遗传算法引入到模糊神经网络的学习过程中.先利用遗传算法极强的全局搜索能力对模糊神经网络控制器参数进行离线优化,使其最终搜索到全局最优或近似全局最优的附近,再利用BP算法较强的局部搜索能力和对对象的适应能力进一步进行参数的在线调整.仿真结果验证了本算法的有效性.

关键词： 遗传算法 BP算法 模糊神经网络 Matlab仿真

作者: 孙丽敏 李平 裴鑫

作者单位: 辽宁石油化工大学,信息工程学院,抚顺,113001

会议类型: 国内会议

会议名称: 第17届中国过程控制会议

会议地点: 江苏无锡

会议语种:中文

页码: 165-169

在线出版日期: 2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）