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本论文探讨了当前国际学术界的热点——遗传算法(GA)和模糊神经网络(FNN),提出了一种改进自适应遗传算法(ISAGA),在提高解的品质和加快算法收敛速度方面进行了有益探索,并建立了一种基于ISAGA 训练的新型模糊神经网络控制器,该控制器具有自适应学习的能力。本文研究主要内容如下: 1. 针对许多实际应用中存在的遗传算法全局收敛性能与收敛速度之间的矛盾,研究探讨了一种改进的ISAGA,主要是通过对现有种群“早熟”程度评价指标不足之处的分析,设计出了一种物理意