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基于Takagi-Sugeno型神经模糊控制系统仿真研究

A Simulative Study of Neural-Fuzzy Controller Based on Takagi-Sugeno

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【作者】李华；张斌；

【Author】 Li Hua 1, Zhang Bin 2 (College of Information and Electrical Engineering, Lanzhou Railway University, Lanzhou 730070,China)

【机构】兰州铁道学院信息与电气工程学院；兰州铁道学院信息与电气工程学院甘肃兰州730070；甘肃兰州730070；

【摘要】提出了一种用神经网络实现基于Takagi_Sugeno型模糊系统结构 ,将神经网络的学习功能引入到模糊控制系统中 .MATLAB下的仿真研究表明 ,通过自学习过程 ,模糊控制器的隶属函数得到自动修正 ,系统的动态性能得到了改善更多还原

【Abstract】 A kind of Neural_Fuzzy controller based on Takagi_Sugeno fuzzy model is discussed. It can auto_modify the membership function while the system is working.The simulation analysis shows that the dynamic characteristics of control system has been improved by self_learning .更多还原

【关键词】神经模糊控制器； Takagi_Sugeno模糊模型；隶属函数；自学习；
【Key words】 neural_fuzzy controller； Takagi_Sugeno fuzzy model； membership function； self_learning；

【文献出处】兰州铁道学院学报 ,Journal of Lanzhou Railway Institute , 编辑部邮箱 ,2002年01期

【分类号】TP273.4
【被引频次】12
【下载频次】130

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