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以洗衣机的控制对象,提出了一种神经模糊系统,对其进行建模和控制。根据人类专家的经验提取出来的语言规则,置于模糊逻辑系统之中,并引入线性隶属函数将这些模糊规则转化成数值。这些数值(输入、输出样本对)用来作为神经网络的训练样本。为了改善洗衣机的性能,采用的是基于零代价函数的神经网络训练算法,因此,神经网络的输出数据可以转换成模糊规则,而不存在误差。展望了神经模糊系统方法的方向和在洗衣机中的应用。