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自学习模糊逻辑推理网络及模糊控制器的构成

张新学 王桂增 大町真一郎 阿曾弘具

张新学, 王桂增, 大町真一郎, 阿曾弘具. 自学习模糊逻辑推理网络及模糊控制器的构成. 自动化学报, 1999, 25(5): 687-691.
引用本文: 张新学, 王桂增, 大町真一郎, 阿曾弘具. 自学习模糊逻辑推理网络及模糊控制器的构成. 自动化学报, 1999, 25(5): 687-691.
ZHANG Xinxue, WANG Guizeng, Omachi Shin'ichiro, Aso Hirotomoz. Formation of A Learning Fuzzy Logic Reasoning Network and A Fuzzy Controller. ACTA AUTOMATICA SINICA, 1999, 25(5): 687-691.
Citation: ZHANG Xinxue, WANG Guizeng, Omachi Shin'ichiro, Aso Hirotomoz. Formation of A Learning Fuzzy Logic Reasoning Network and A Fuzzy Controller. ACTA AUTOMATICA SINICA, 1999, 25(5): 687-691.

自学习模糊逻辑推理网络及模糊控制器的构成

Formation of A Learning Fuzzy Logic Reasoning Network and A Fuzzy Controller

  • 摘要: 提出了一种自学习模糊逻辑推理网络和自学习模糊控制器的构成方法.这种方法是 把RCE(Restricted Coulomb Energy)模型进行扩展.使其能够进行模糊逻辑推理,并用于构 成基于RCE模型的自学习模糊控制器RLFC(RCE—based Learning Fuzzy controller).这种 方法有以下特点:a)学习速度高.追加学习容易;b)网络的信息处理工作单元的个数由自学习 决定,通用性好;c)不存在局部极小点问题.自学习模糊控制器RLFC可以直接把熟练者的操 作知识转换成模糊控制规则,自动构成模糊控制器.数值仿真实验表明其效果良好.
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出版历程
  • 收稿日期:  1998-02-18
  • 刊出日期:  1999-05-20

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