动态模糊神经网络控制器在伺服系统中的应用
来源期刊：控制与决策2001年第3期
论文作者：柳朝军 廖晓钟 张宇河
文章页码：347 - 350
关键词：模糊神经网络;学习算法;复合控制;
摘 要：通过在 ANFIS的归一化层与输出层之间加入递归层 ,提出一种新型的动态模糊神经网络（DFNN） ,将模糊推理系统、神经网络和 型控制有机地结合起来。给出了 DFNN的网络结构 ,为基于收缩间距隶属函数和 BP算法提供了参数调整方法。系统实验表明 ,DFNN控制器比 PID+前馈控制具有更好的动、静态响应 ,尤其在前馈信号难以取得的情况下具有更明显的优势。
柳朝军，廖晓钟，张宇河
摘 要：通过在 ANFIS的归一化层与输出层之间加入递归层 ,提出一种新型的动态模糊神经网络（DFNN） ,将模糊推理系统、神经网络和 型控制有机地结合起来。给出了 DFNN的网络结构 ,为基于收缩间距隶属函数和 BP算法提供了参数调整方法。系统实验表明 ,DFNN控制器比 PID+前馈控制具有更好的动、静态响应 ,尤其在前馈信号难以取得的情况下具有更明显的优势。
关键词：模糊神经网络;学习算法;复合控制;
