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基于自适应模糊推理的专家控制

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为提高专家控制的鲁棒性，该文在文献提出的不精确推量专家控制基础上，引入模糊推理，构造了一类模糊产生工规则及其推理模型，并采用神经网络实现了模糊推理专家控制和有关参数的自学习，由于综合了利用了定性知识（专家的经验）和定量知识（运行中得到的数据信息），所以仿真结果表明该文的方法提高了控制系统的鲁棒性。

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来源
《全国第四届工业控制系统应用学术会议》|1998年|125-129|共5页
会议地点山西吉安
作者
王迎春; 杜永贵; 张忠怀;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动化系统理论;
关键词
专家控制; 模糊推理; 神经网络; 鲁棒性;

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