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将神经网络与模糊控制相结合，实现了模糊控制器的自学习和自适应。给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法，通过对每个染色体采用递阶编码，可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数。将这种模糊神经网络控制器应用于镍氢电池的充电控制中，证明了算法的有效性。
基于HGA的模糊神经控制器设计及其应用
【摘 要】
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将神经网络与模糊控制相结合，实现了模糊控制器的自学习和自适应。给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法，通过对每个染色体采用递阶编码，可以同时优化模糊神经网络结
【机 构】
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西北工业大学
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2006年14期
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