一种基于模糊CMAC自学习模糊逻辑系统及其在控制中的应用

来源 :上海交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wp76155900

【摘要】

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把HCMAC(Hyperball Cerebellar Model Articulation Controller)与模糊逻辑理论有机结合起来,形成FHCMAC(Fuzzy HCMAC),它便于从输入输出数据中提取模糊规则,直接用作控制器.

【作者】

：

段培永张玫邵惠鹤

【机构】

：

山东建筑工程学院,上海交通大学

【出处】

：

上海交通大学学报

【发表日期】

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2002年4期

【关键词】

：

小脑模型模糊神经网络 FHCMAC 模糊控制自学习模糊逻辑系统 cerebellar model articulation controller (CMA

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把HCMAC(Hyperball Cerebellar Model Articulation Controller)与模糊逻辑理论有机结合起来,形成FHCMAC(Fuzzy HCMAC),它便于从输入输出数据中提取模糊规则,直接用作控制器.可以将FHCMAC看作用基函数网络实现的模糊逻辑系统,兼有HCMAC神经网络和模糊逻辑两者的优点,既可以较容易表达定性或模糊的经验知识,又具有很好的学习性能. 应用仿真实例验证了其有效性.该方法可应用于难以获取模糊规则的场合.

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