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针对多变量系统实时性要求，提出模糊径向基神经网络结构的简化模型及相应算法，并对由此简化模型设计的多变量模糊控制器模糊规则的在线自学习算法进行分析，提出一种系统动态增益的处理方法和基于过程最优的改进方案，仿真实验结果表明该控制器可实时自自应控制，改进算法是有效的。
用模糊RBF神经网络简化模型设计多变量自适应模糊控制器
【摘 要】
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针对多变量系统实时性要求，提出模糊径向基神经网络结构的简化模型及相应算法，并对由此简化模型设计的多变量模糊控制器模糊规则的在线自学习算法进行分析，提出一种系统动态增益
【机 构】
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华中理工大学自动控制工程系!武汉430074,广东工业大学电气工程及自动化系!广州510090,华南理工大学自动控制工程系!广州510640
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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2000年2期
【基金项目】
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广东省自然科学基金资助项目!(960 1 0 1 )
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