摘要
提出一种模糊神经网络的自适应控制方案．给出了一种模糊神经网络模型和快速的优化学习算法（ＦＬＡ），通过网络的在线自学习不断修正模糊神经网络控制器的隶属函数和权值，实现了模糊逻辑规则的自动更新．经仿真结果和倒立摆控制表明。
This paper presents a new adaptive control based on fuzzy neural network.A fuzzy neural network model and Fast optimal Learning Algorithm(FLA) is proposed in this paper.The controller can modify the membership function on line,which makes it possible to update the fuzzy rules automatically.The simulation results and car pole balancing control show that the controller is effective for nonlinerar system control.
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
1997年第4期65-73,共9页
Journal of Hunan University:Natural Sciences
基金
机械部跨世纪人才基金
国家模式识别重点实验室基金
关键词
模糊逻辑
神经网络
学习算法
自适应控制
fuzzy logic, neural network, learning algorithm,adaptive control
