一种基于CMAC神经网络及遗传算法的温度控制器

温度控制在大工业生产过程中具有重要作用,但是目前一些常规控制器往往存在着超调量大,滞后时间长等缺点。针对这些缺点,提出一种新型的智能温度控制器。该控制器充分利用了CMAC神经网络学习速度快和遗传算法能快速跳出局部最优的特点。仿真结果表明新型控制器具有稳定性好、控制准确、学习速度快等特点。     

一种新型的动态模糊神经网络控制器

基于前向模糊神经网络ＡＮＦＩＳ提出了一种新型的动态模糊神经网络（ＤＦＮＮ）,将模糊逻辑,神经网络和ＰＩＤ控制器三者的优点有机地融合在一起。通过在ＡＮＦＩＳ的归一化层和输出层之间加入递归层,构成了动态模糊神经网络（ＤＦＮＮ）,并推导了基于ＢＰ的反传学习算法,与ＡＮＦＩＳ和ＰＩＤ控制器相比,ＤＦＮＮ具有更好的控制效果。ＤＦＮＮ的参数具有明确的物理意义,可根据专家的经验选择初值,加快了网络的收敛速度,由     

用神经网络改善模糊控制器的推理特性

针对模糊矩阵推进在处理人们经验知识时的不足，把具有更高智商的神经网络推理应用到模糊控制中去。通过学习训练样本，它能自动排除经验规则中所包含的错误成分，并且吸收其中的有用信息。实例表明，神经网络能通过权重系数的调整记忆控制规则所包含的信息，从而改进模糊控制的推理特性。     

一种模糊神经网络自校正控制器设计与应用

本文提出了一种模糊神经网络智能控制方法，并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制和知识规则，模糊推理和学习算法，实验仿真结果表明，这种控制方案可改善具有时变及大纯滞后系统的控制品质，其性质优于一般模糊控制。     

类似CMAC的模糊神经网络及其在控制中的应用

提出的一种模糊神经元网络是模糊逻辑的一种网络结构的实现。该网络由特征网络 和功能网络两部分组成。特征网络用来产生模糊规则的前件，相应于每条规则的适用度。功能 网络用来实现模糊规则的后件。最后的输出则为各模糊规则后件的加权和。该网络具有小脑模 型关节控制器（ＣＭＡＣ）的一些性质，具有神经元网络和模糊逻辑两者的优点。它既可以容易地 表示模糊和定性的知识，又具有较好的学习能力。文章同时给出了网络在控制中应用的两种实 现结构以及用作非线性映射的一个算例。     

一种基于模糊神经网络的智能PID控制器

本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

一种基于GA的模糊神经网络控制器设计及应用

结合模糊控制，神经网络，遗传算法三种方法的优点，提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器，并分析了其网络结构和离线学习的方法，遗传算法基于全局优化策略，避免了反向传播学习算法易陷入局部最优的缺陷，仿真实验和在汽车防抱死制动系统中的应用表明这种控制方案是有效的，可行的。     

一种用Bi-CMOS技术实现的模糊控制器

提出一种新型的用Bi-CMOS技术实现的模糊控制器，该模型控制器隶属函数产生电路、取小运算电路和解模糊化电路，隶属函数产生电路可编程输出多个非线性函数，解模糊化电路采用归一化电路实现法运算，该模型控制器是可集成在一块芯片上的高速、低功耗系统。     

一种基于GA的模糊神经网络控制器设计及应用

结合模糊控制、神经网络、遗传算法三种方法的优点 ,提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器 ,并分析了其网络结构和离线学习的方法 遗传算法基于全局优化策略 ,避免了反向传播学习算法易陷入局部最优的缺陷 仿真实验和在汽车防抱死制动系统中的应用表明这种控制方案是有效的 ,可行的     

模糊神经控制器在全自动洗衣机中的应用

模糊逻辑和神经网络都是处理不确定性 (受控对象缺乏精确的数学描述或具有时滞非线性等复杂性 )问题的有效手段。但模糊逻辑具有模拟人脑抽象思维的特点 ,适合于直接表示知识。而神经网络具有模拟人脑形象思维的特点 ,具有学习 ,记忆 ,容错等能力 ,二者存在一定的互补性。将神经网络引入模糊逻辑控制器可以更好地提高控制系统的智能性。     

基于Kohonen网络-粗集-模糊神经网络获取模糊规则的集成方法

基于单一知识发现方法的不足提出了一种基于Kohonen网络、Rough Sets和FNN获取模糊规则的集成方法.首先用Kohonen网络进行数据量化,然后运用粗集理论产生初始规则,并根据所得的规则建立模糊神经网络模型,从而生成较少的精炼规则.最后通过实例仿真分析,验证了该方法的有效性和实用性,同时为获取模糊规则提供了新的思路.     

一种规则生成和参数自调整模糊控制器及其应用研究

控制过程中,对象常具有非线性、时滞、不确定性和参数时变的特点,而普通模糊控制器因控制规则固定,影响控制效果.针对这些问题,基于模糊神经网络的方法,设计一种模糊控制器,对学习算法进行推导,实现模糊控制规则的自生成和参数自调整.经仿真实验并根据其特点,将之应用于烧结控制过程,表明该控制器有良好的控制性能.     

基于聚类的超闭球CMAC神经网络改进算法

针对CMAC神经网络的网络节点随输入维数的增大呈几何级数增加的问题,提出了基于模糊聚类的超闭球CMAC神经网络改进算法。该算法通过对输入数据进行模糊聚类确定网络节点数和节点值,并根据输入输出数据通过模糊推理优化算法计算神经网络初始权值。与原算法比较,该算法可有效降低神经网络节点数,提高系统的学习精度。对一个多步时延的非线性系统的辨识仿真结果表明了该算法的可行性与有效性。     

一种基于模糊神经网络控制系统的构建方法

给出了在构造基于模糊神经网络的控制系统的过程中利用遗传算法优化输人向量维数的一种改进方法,在此基础上进一步给出了一种通过数据分类提取模糊推理规则的方法,并且将两种方法结合起来形成一种基于模糊神经网络控制系统的构建方法．     

应用聚类和模糊神经网络方法设计模糊规则库

基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.     

模糊神经网络局部通风机调速控制器

为提高煤矿局部通风机的调速能力,采用模糊控制与神经网络技术,设计了局部通风机智能调速控制器。该控制器由瓦斯检测、风速检测、模糊神经网络控制器、变频调速器和局部通风机五部分组成,采用多层前向神经网络输出控制量。仿真结果表明：通风机速度曲线与实际电机速度曲线误差很小,模糊控制与神经网络的结合能够克服传统线性和非线性控制的缺点,较好地实现煤矿局部通风机的调速,提高了系统的鲁棒性。     

用于位置误差处理的CMAC神经网络系统

提出一种用ＣＭＡＣ神经网络进行位置误差分析的系统，阐述了特征量提取、数据压缩的方法以及神经元网络学习和数据处理的计算机仿真，讨论了ＣＭＡＣ神经元网络的结构、系统的输出精度、学习速度及步长的关系。     

基于新型模糊CMAC神经网络的Agent外贸协商模型

文章提出了一个由外销商训练的基于一种新型模糊小脑神经网络的Agent外贸协商模型。由于模糊小脑神经网络训练快速性,所以客户在输入了购买信息之后,可以及时获得相关评价,使客户最终能以协商的方式与Agent达成协议,提高了工作效率,仿真试验也证明了其评价的正确性。