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采用一种具有结构和参数学习能力的自组织模糊神经网络控制器设计方法，这种控制器无需事先确定模糊控制规则，能在控制过程中通过神经网络的结构及参数学习在线调整模糊神经网络的结构，产生模糊控制规则，调整规则的参数，仿真表明该控制器能用于一定纯滞后时变对象的控制，具有良好的控制性能。
一种自组织模糊神经网络控制器
【摘 要】
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采用一种具有结构和参数学习能力的自组织模糊神经网络控制器设计方法，这种控制器无需事先确定模糊控制规则，能在控制过程中通过神经网络的结构及参数学习在线调整模糊神经网络
【机 构】
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华南理工大学电力学院
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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1998年6期
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