A self-learning fuzzy control method based on RBF neural networks

机译：基于RBF神经网络的自学习模糊控制方法

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This paper proposes an self-learning fuzzy control method based on an improved radial basis function neural networks (RBFNN). The architecture of the proposed approach is comprised of a fuzzy controller and an RBFNN. For such an architecture, firstly, an analytical formula is employed to design fuzzy controller. Then, RBFNN based on an efficient locally regularized forward recursive (LRFR) algorithm is described and employed to learn the model of the plant. Finally, the parameters of fuzzy controller are tuned online by self-learning algorithm based on RBFNN. The simulation studies for a heating, ventilation and air-conditioning (HVAC) system demonstrates the validity and performance of the proposed learning algorithm.

机译：本文提出了一种基于改进的径向基函数神经网络（RBFNN）的自学习模糊控制方法。所提出的方法的架构包括模糊控制器和RBFNN。对于这种架构，首先，采用分析公式来设计模糊控制器。然后，描述并采用基于有效局部正则化的前向递归（LRFR）算法的RBFNN来学习工厂的模型。最后，基于RBFNN的自学习算法在线在线调谐模糊控制器的参数。加热，通风和空调（HVAC）系统的仿真研究表明了所提出的学习算法的有效性和性能。

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来源
《International Conference on Computer Application and System Modeling》|2010年||共5页
会议地点
作者
Du Dajun; Xue Li;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP3-53;
关键词
Fuzzy control; heating; radial basis function (RBF) neural networks; regularization parameter; ventilation and air-conditioning (HVAC) system;

机译：模糊控制;加热;径向基函数（RBF）神经网络;正规化参数;通风和空调（HVAC）系统;

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