【摘 要】
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模糊控制以其自适应性、鲁棒性和易于实现等优点得到广泛应用.然而模糊控制规则的获取通常由专家根据经验给出,这就存在诸如规则不够客观、专家经验难以获取等问题.作者给出
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模糊控制以其自适应性、鲁棒性和易于实现等优点得到广泛应用.然而模糊控制规则的获取通常由专家根据经验给出,这就存在诸如规则不够客观、专家经验难以获取等问题.作者给出一种基于聚类有效性神经网络的模糊规则提取的新方法.该方法采取对训练样本预划分子集聚类,模糊语言量的自动确定,模糊隶属度函数自适应调整等策略,克服了以往规则提取法在训练样本不充分时,规则提取不足及规则数目难以确定等缺点,并结合神经网络技术使所提取的控制规则的质量得到提高,改善了模糊控制器的性能.最后,以倒车系统为例证明了该方法的有效性.
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