自适应模糊神经网络控制器在电阻加热炉中的应用

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提出一种自适应模糊神经网络控制器,着重讨论了自适应模糊神经网络的混合学习算法和自适应动量解耦的最速下降法。给出了适于非线性时滞、基于径向基函数网络和自适应模糊神经网络控制器的控制方案,并把它用在电阻加热炉中。实际应用表明,模糊神经网络控制器具有良好的控制效果。 An adaptive fuzzy neural network controller is proposed, which focuses on the hybrid learning algorithm of adaptive fuzzy neural network and the steepest descent method of adaptive momentum decoupling. A control scheme suitable for nonlinear time-delay, RBF-based and adaptive fuzzy neural network controller is presented and used in resistance furnace. Practical application shows that the fuzzy neural network controller has a good control effect.
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