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基于蚁群优化算法的模糊神经网络控制器及仿真研究

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【英文篇名】	The Study on Fuzzy Neural Network Controller Based on ACO Algorithm and Its Simulation
【下载频次】	★★★★★
【作者】	程启明; 王勇浩;
【英文作者】	CHENG Qi-ming~1; WANG Yong-hao~2(1.School of Electric Power and Automation Engineering; Shanghai University of Electric Power; Shanghai 200090; China; 2.College of Photoelectricity; University of Shanghai for Science and Technology; China);
【作者单位】	上海电力学院电力与自动化学院; 上海理工大学光电学院上海;
【文献出处】	上海电力学院学报 , Journal of Shanghai University of Electric Power, 编辑部邮箱 2006年 02期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	模糊神经网络; 蚁群优化算法; BP算法;
【英文关键词】	fuzzy neural network; ACO algorithm; BP algorithm;
【摘要】	提出了一种基于蚁群优化算法的模糊神经网络控制系统,并介绍了模糊神经网络控制器的结构及其参数的蚁群优化算法.仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.
【英文摘要】	The fuzzy neural network controller based on ACO algorithm is proposed.The structure of fuzzy neural network controller is given,and its parameters are optimized by Ant Colony Optimization algorithm.The simulation results show the feasibility and validity of the proposed method.
【基金】	上海市重点学科建设项目(P1303); 上海市教委发展基金(020K02)资助
【更新日期】	2006-07-28
【分类号】	TM571
【正文快照】	在工业过程控制中,被控过程一般都具有严重的非线性、时变性、复杂性,并受到各种干扰.因此,难以建立其精确的数学模型.常规的PID控制或现代控制理论都难以达到满意的控制效果.模糊控制(FC)是不依赖于对象的模型,但传统的模糊控制所依赖的控制规则缺乏在线自学习能力,不适应被控

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