【摘 要】
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本文提出了一种分布式神经模糊网络和自学习模糊控制器的构成方法.它是CMAC模型的一种扩展,使其能进行模糊推理和构成自学习的模糊控制器.该方法除具有CMAC优点外,还具有以下
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本文提出了一种分布式神经模糊网络和自学习模糊控制器的构成方法.它是CMAC模型的一种扩展,使其能进行模糊推理和构成自学习的模糊控制器.该方法除具有CMAC优点外,还具有以下特点:①输入数据通过模糊划分和隶属函数后自动编码,对精度没有限制;②从现场数据直接获取控制规则,即使对未训练的数据,也能结合插值和泛化两种能力,推理给出合适的输出.本文还对DNFN的逼近能力进行了讨论.学习实例证明了方法的有效性.
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