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基于补偿模糊神经网络的洗衣机仿真研究 被引量:4

Washing Machine Imitation Research Based on Compensative Fuzzy Neural Network
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摘要 本文介绍了基于模糊逻辑和神经网络的补偿神经网络(CFNN)及其学习算法,利用CFNN学习速度快、学习过程稳定、全局动态优化运算等特点使洗衣机能够更加准确的判断衣物的软硬程度、衣量多少、脏污程度和性质等,自动生成模糊控制规则和隶属度函数,预先设定洗衣机水位、水流强度和洗涤时间,在整个洗衣过程中实时调整这些参数,达到最佳的洗衣效果。 in this paper , the compensative fuzzy neural network (CFNN) based on compensative fuzzy logic and neural network and it s study arithmetic are introduced. Considering it s features as fast speed , steady studying course , global dynamic optimization , CFNN is applied to make washing machine to judge the cloth' s degree of soft and hard , the degree of dirty and the quantity more nicely.h can create fuzzy control regulations and subjection function automatically. It can also make the washing machine to be on its best condition through enactment the water level,current intensity and the time it needed in advance.
出处 《微计算机信息》 北大核心 2006年第04S期295-298,共4页 Control & Automation
基金 国家重点基础研究发展规划项目G2000045700
关键词 补偿模糊神经网络 洗衣机 混浊度 学习算法 compensative fuzzy neural network (CFNN) washing machine turbidity degree
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