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神经网络模糊非参数模型自适应控制及仿真 被引量：1

Fuzzy Non-Parameter Model Adaptive Control Method Based on Neural Networks and Simulations
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摘要 提出一种基于神经网络的模糊非参数模型自适应控制方案。该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,综合了模糊控制、神经网络与非参数模型学习自适应控制各自的优点。仿真表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。 A fuzzy non-parameter model adaptive control based on neural networks （FNN-NPMAC） was proposed. It is a result of the comprehensive combination of fuzzy control, neural networks, and NPMAC by only using system I/O data. Simulations prove that this controller has good adaptability and robustness to models and environments.
作者 朱娟萍 侯忠生
机构地区 云南大学数学系 北京交通大学电子与信息工程学院
出处 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期1623-1625,共3页 Journal of System Simulation
基金 云南省教育厅基金(5Y0069A) 云南大学校级基金(2003Q030C 2004Q029C)
关键词 神经网络 模糊控制 非参数模型自适应控制 伪偏导数 neural networks fuzzy control non-parameter model adaptive control pseudo-partial-derivative
分类号 TP271 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献8

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共引文献116

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引证文献1

二级引证文献7

系统仿真学报
2006年 第6期

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