采用模糊自适应评价的增强式学习控制

本文提出了基于模糊自适应评价（ＦＬＡＣ）的增强式学习（Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）控制系统（ＦＬＡＣ／ＡＳＮ）,ＦＬＡＣ采用模糊规则表示学到的知识,因此可以有机地融入专家的经验。ＦＬＡＣ的学习方法国瞬时微分法（Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）。作用选择网络（ＡＳＮ）采用多导同网络。仿真结果表明（ＦＬＡＣ／ＡＳＮ）具有很好的学习性能。     

基于协作增强式学习的自主式微直升机控制

自主式微直升机为了获得完成任务的行为，可以通过在任务环境中飞行来学习控制规则，由于增强式学习不需要精确的环境模型，而是采用逐次逼近的机理，所以微直升机需要很长的计算开销，难以满足实时性要求，另外由于微直升机尺寸的限制，不能安装功能很强的传感器来获得完全的环境信息，所以微直升机必须通过其他智能体协作来获得环境信息，本文利用高档台式机强大的计算和扩展功能，将其作为一个协作智能体与微直升机协作来完成增强式学习，仿真实验结果和理论分析证明这种方法的有效性，最后，给出我们今后的研究重点。     

模糊联想记忆网络的增强学习算法

针对 Kosko提出的最大最小模糊联想记忆网络存在的问题 ,通过对这种网络连接权学习规则的改进 ,给出了另一种权重学习规则 ,即把 Kosko的前馈模糊联想记忆模型发展成为模糊双向联想记忆模型 ,并由此给出了模糊快速增强学习算法 ,该算法能存储任意给定的多值训练模式对集 .其中对于存储二值模式对集 ,由于其连接权值取值 0或 1,因而该算法易于硬件电路和光学实现 .实验结果表明 ,模糊快速增强学习算法是行之有效的 .     

带有反向传播学习算法的自适应模糊炉温控制系统

本文介绍以控制电加热炉的实际对象为背景研制的一种计算机控制系统。该系统引入了带有基于反向传播学习算法的自适应模糊控制。这种控制方法超调小,调整时间快,精度高。     

采用增强学习算法的排课模型

时间表问题是典型的组合优化和不确定性调度问题。课表问题是时间表问题的一种形式,分析了排课问题的数学模型，并研究了用增强学习(Reinforcement Leaming)算法中的Q学习(Q-Leaming)算法和神经网络技术结合解决大学课表编排问题，给出了一个基于该算法的排课模型，并对其排课效果进行了分析和探讨。     

一种改进的模糊控制系统

本文描述了一种改进的模糊控制算法在飞行模拟器中的应用。实验结果表明，改进的模糊控制系统除具有原普通模糊系统超调小、响应快的特点外。同时，也提高了控制精度。     

自学习模糊智能洗衣机的一种设计方案

本文介绍了一种具有自学习功能的模糊智能洗衣机的设计方案，它是以单片机MC86HC05SR3为核心，实现洗衣机的智能控制，提高洗衣质量。文中还介绍了系统的软硬件组成并较详细介绍了采用动态监视的方法实现洗衣机自学习的功能。     

技能模糊控制系统的一种设计方法

模糊控制是一种独具特色的有效的控制方法,但是作为模糊控制的一个重要课题的技能模糊控制一直未能很好解决。在探讨技能模糊控制特征的基础 ,提出其控制系统的构成方法,并通过实例验证该方法的有效性。     

一种实用的交通信号模糊控制系统的研究

提出基于车流量预测的动态调整相位最大绿灯时间的模糊控制系统结构。用模糊控制方法对单路口交通信号进行控制，决定绿灯时间分配。将此方案应用于北京劲松东口交叉口作为研究背景，仿真结果表明，控制效果优于现行的定时控制。该模糊控制方案能更有效地处理随机性较大、不确定性较强的交通流。     

基于遗传算法的自学习模糊逻辑系统

利用遗传算法实现模糊逻辑系统的自学习,提出了遗传算法和模糊逻辑系统的结合方式,并针对模糊逻辑系统的特点,提出了初始种群的生成方法,较大地提高了遗传模糊逻辑系统的自学习性能。仿真结果表明,该系统对复杂的非线性系统具有较好的学习效果。     

一种基于模糊CMAC神经网络的自学习控制器

通过分析模糊控制和基于广义基函数的ＣＭＡＣ神经网络,提出一种模糊ＣＭＡＣ（ＦＣＭＡＣ）神经网络。通过ＦＣＭＡＣ权系数的在线学习,实现修正模糊逻辑。给出一种基于ＦＣＭＡＣ的自学习控制器的结构及合适的学习算法,这种网络每次学习少量参数,算法简单。仿真结果表明所提出的控制器优于传统的ＰＩＤ控制器。     

通用的模糊逻辑控制算法及其应用

本文提出了一种新的输入变量和输出变量模糊子集的定义方法,利用zadeh的max-min推理合成算法得到了一种通用的模糊逻辑控制算法.应用该模糊逻辑控制算法在兰化公司化肥厂对尿素合成塔的氨、碳比进行了控制,其控制效果好于人工控制.     

基于GA的模糊控制器在弯辊控制中的应用

UC轧机中间辊弯辊控制回路的数学模型具有很强的时变性和不确定性,为实现其精确控制,设计了一种基于遗传算法的模糊控制器并将其应用于该控制回路中。系统利用遗传算法来优化模糊控制器的隶属函数及量化因子和比例因子的初值,并且根据模糊控制查询表的输出来在线调整量化因子和比例因子。仿真结果表明,用该方法设计的模糊控制器具有一定的自适应能力,将该控制器应用于UC轧机中间辊弯辊控制回路可以使二次型板形缺陷得到快速有效的控制,具有良好的控制性能。     

利用Nelder－Mead单纯形法优化模糊逻辑控制器

本文提出了一种优化模糊逻辑控制器的新方法．该方法的主要思想是自动地优化误差变化率的隶属度函数，因为这类录属度函数表征了速度的反馈．为此，首先定义了一族参数化的隶属度函数．然后，在系统的运行过程中利用Ｎｅｌｄｅｒ－Ｍｅａｄ单纯算法来优化这类隶属度函数．为了验证所提方法的有效性，报告了控制一非线性被控对象的阶跃与跟踪响应．     

一种用于非线性控制的神经网络模糊自组织控制器

本文提出一种神经网络自组织控制器，并应用于非线性跟踪控制中，为了加快模糊控制器的在线学习，文中给出了一种变的最速梯度下降学习算法，仿真结果表明，该控制是有效的。     

发电机调速系统的模糊逻辑控制器

本文基于发电机速度／加速度相平面上的标准模糊隶属函数提出了电力系统发电机调速系统的模糊逻辑控制器。这种模糊逻辑控制器的输入信号可由模糊隶属函数和增益所确定，其中模糊控制器的增益可以表示为系统短路功率的函数，由此，整个控制器不需任何参数调整。通过对简单电力系统的仿真研究表明，调速系统的模糊逻辑控制器对于系统参数和运行方式的变化及不同的故障程度等都具有很强的鲁棒性和很高的智能水平。     

基于模糊逻辑的汽车防撞控制器的设计

为了实现汽车行驶过程中与前车车距的自动控制,利用模糊推理系统定义了汽车纵向运动所需的模糊集,设计了车辆跟驰情况下汽车安全行驶自适应模糊控制器,并通过带修正因子的方法对模糊规则进行了优化,同时编写程序对控制器进行了仿真及分析,结果表明该模糊控制器具有良好的控制性能。     

基于单神经元的参数自学习模糊控制器的研究

为进一步改善永磁交流伺服系统的动静态性能,该文设计了一种基于单神经元的参数自学习模糊控制器,它在控制规则数与二维控制器相当的基础上,可实现三维模糊控制的效果。引入的单神经元采用改进的BP算法来实现比例因子的在线自学习。控制器具有结构及算法简单、易于解析实现的特点。为验证其有效性,该文通过仿真试验,将其与采用常规的PI调节器的控制系统进行比较,结果表明,这种模糊控制器具有较好的控制效果。     

A Human-to-human Force-reflecting Teleoperation System Using Fuzzy Logic Controller Tuning

A new application of teleoperation is to provide the sense of force to human-to-human interaction over computer networks. This is also known as Telehaptics. To lower the cost of such systems, position errors instead of direct force/torque measurements can be used for feedback. To improve the performance in terms of transparency, it is desirable to adjust the position controller gains on-line. In this paper, fuzzy logic is applied to the on-line controller tuning, based on the detection of changes in the dynamics, using power and inertia information. With this method, the communication between two users with force feedback becomes more transparent and natural.