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提出一种改进的优良模式自学习模糊遗传算法,并用来优化设计模糊RBF神经网络控制器.改进的算法主要基于模糊编码、优良模式自学习算子、保留遗传算法和最优串重组.仿真结果表明,改进的遗传算法可实现模糊RBF网络结构和参数的快速、全局寻优,优化后的控制器具有很强的自适应性和鲁棒性.
基于改进遗传算法的模糊RBF神经网络控制器设计
【摘 要】
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提出一种改进的优良模式自学习模糊遗传算法,并用来优化设计模糊RBF神经网络控制器.改进的算法主要基于模糊编码、优良模式自学习算子、保留遗传算法和最优串重组.仿真结果表
【机 构】
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温州职业技术学院电气电子工程系,郑州大学信息与控制研究所
【出 处】
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计算技术与自动化
【发表日期】
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2005年4期
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