基于模糊神经网络自组织、自学习的非线性系统控制的研究

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该文研究的对象是典型的非线性系统,难以建立精确的数学模型,在这里常规的控制方法不再适用.而模糊控制和神经网络控制是智能控制的两个重要理论分支,因此,研究人员提出模糊神经网络控制及其学习算法,并对模糊神经网络自组织、自学习规律进行了研究.全文大体可分为四个部分.首先,研究人员提出了一种自组织模糊神经网络控制器的设计方法;并用带有增强学习的算法对此自组织模糊神经网络控制器进行了改进.其次,研究人员针对上面的自组织模糊神经网络控制器提出了一种快速、有效的自学习算法;并在此自学习算法的基础上提出了两种改进的自学习算法.再次,研究人员介绍了非线性控制系统的硬件设计方法.最后,研究人员详细介绍了非线性控制系统的软件设计过程.
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