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本文介绍了基于标准可加性模型(SAM)的模糊控制算法,将该算法及自学习SAM算法分别应用于控制领域,是一种适合工业控制应用的模糊控制方式,通过自学习可以对控制器的输入输出参数进行修正,从而使该算法综合了模糊控制和神经网络控制的各自优点,仿真表明该算法能对被控对象实现有效的控制,且具有较强的鲁棒性.