【摘 要】
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为实现模型未知、初始时有脉冲输入的车上单级倒立摆镇定控制,提出了一种采用增强学习规则训练的模糊神经网络控制器.以神经网络构造基于T-S（Tankagi-Sugeno）规则的模糊控制器;
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为实现模型未知、初始时有脉冲输入的车上单级倒立摆镇定控制,提出了一种采用增强学习规则训练的模糊神经网络控制器.以神经网络构造基于T-S（Tankagi-Sugeno）规则的模糊控制器;用3层前馈网络组成预测器进入仿真,得到倒立摆状态并计算状态预测值,再将状态和状态预测值组成训练数据对,训练状态预测BP（Backward Propagation）网络;利用增强学习的方法训练模糊控制器,根据神经网络产生的模糊控制量和倒立摆状态预测,做出控制决策.此方法简化了模糊控制部分参数调整,亦可应用于其他无模型控制.实验
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