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基于遗传算法的模糊神经网络控制器的仿真 被引量:9

Simulation of fuzzy neutral network controllers based on genetic algorithm
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摘要 对遗传算法 (GA)和模糊神经网络控制器的结构进行了说明。为了克服反向传播算法 (BP)的缺点 ,通过遗传算法对模糊神经网络控制器的参数进行优化 ,亦即对模糊神经网络进行训练。用通过优化后的模糊神经网络控制器控制一个带有纯滞后的非线性对象 ,仿真结果证实了其性能较常规模糊控制器优越。 The genetic algorithm and the structure of the controller based on fuzzy neutral network were described. In order to overcome the disadvantage of the back propagation algorithm,the parameters of fuzzy neutral network were optimized through the genetic algorithm,this means that the fuzzy neutral network was trained. A nonlinear object with delay was controlled through the controller optimized by the method and the simulating result verifies that the controller has a better performance than normal fuzzy controllers.
出处 《南京化工大学学报》 2001年第5期53-56,共4页 Journal of Nanjing University of Chemical Technology(Natural Science Edition)
关键词 遗传算法 模糊控制 神经网络 模糊神经网络控制器 仿真 genetic algorithm neural network fuzzy control
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献2

  • 1Yang Z J,IEE Proc Control Theory Appl,1996年,143卷,3期,247页
  • 2Chen B S,IEEE Control System Magzine,1995年,21卷,5期,51页

共引文献10

同被引文献78

引证文献9

二级引证文献30

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