【摘 要】
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本文设计了一种新颖的控制器对二级倒立摆系统实行有效的控制。首先,利用融合函数大量减少模糊规则的数量,借助自适应神经网络方法(BP算法与最小二乘法LSE相结合)对模糊推理
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本文设计了一种新颖的控制器对二级倒立摆系统实行有效的控制。首先,利用融合函数大量减少模糊规则的数量,借助自适应神经网络方法(BP算法与最小二乘法LSE相结合)对模糊推理系统中的参数进行优化修正,建立基于自适应神经网络系统的模糊控制器。随着科技不断发展,模糊控制和神经网络算法在智能控制范围被普遍应用。模糊控制理论能够表达模糊或不确定的信息,并根据以往控制经验对控制规则进行判决,但缺少自主学习的能力。而神经网络正好对模糊控制的这些不足进行有效补偿,它拥有强大的学习、并行处理和泛化能力。
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