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基于蚁群优化的一类水下机器人FNN控制方法  
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【会议录名称】 2009中国控制与决策会议论文集(2) , 2009 年
Proceedings of 2009 Chinese Control and Decision Conference
【作者】 唐旭东; 庞永杰; 李晔; 秦再白;
【英文论文作者】 Tang Xu-dong; Pang Yong-jie; Li Ye; Qin Zai-bai Key lab of autonomous underwater vehicle; Harbin Engineering University; Harbin 150001;
【作者单位】 哈尔滨工程大学水下机器人重点实验室;
【会议名称】 2009中国控制与决策会议
【英文会议名称】 2009 Chinese Control and Decision Conference
【会议地点】 中国广西桂林
【主办单位】 Northeastern University,China、IEEE Industrial Electronics (IE) Chapter,Singapore、Guilin University of Electronic Technology,China
【学会名称】 《控制与决策》编辑部
【关键词】 水下机器人; B样条基函数模糊神经网络; 改进蚁群算法; 专家经验; 混合学习算法;
【英文论文关键词】 AUV; Fuzzy B-Spline NN; Improved ant algorithm; expert experience; hybrid training algorithm;
【论文摘要】 针对水下机器人这一特殊控制对象,介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器,该控制器将模糊的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合.为了克服模糊神经网络存在结构难以确定、训练慢且易陷入局部收敛、训练结果优劣依赖于网络初始条件等不足,采用能有效避免早熟和停滞的改进蚁群算法离线优化,同时加入专家经验以简化优化参数的数目并结合混合学习算法利用BP梯度算法在线调整,从而对控制器进行改进.水下机器人运动控制的仿真结果表明了此法的可行性和有效性.
【英文论文摘要】 For the particular controlled object AUV,a novel controller based on the fuzzy B-Spline neural network is presented,which embodies the merits of qualitative knowledge representation capability of fuzzy logic,quantitative learning ability of neural networks,as well as the excellent local controlling ability of B-Spline basis functions.However,to overcome the inherent deficiencies in the fuzzy neural network, including the structure hardly to be fixed,slow-speed training with the tendency to be involved in lo...
【基金】 中国博士后科学基金资助项目(20080440838); 黑龙江省博士后资助项目; 哈尔滨工程大学基础研究基金资助(HEUFT08001、HEUFT08017)
【更新日期】 2009-09-28

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