基于修剪策略的D-FNN直接逆控制算法研究

张彩霞; 刘国文

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基于修剪策略的D-FNN直接逆控制算法研究

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神经网络是模拟人脑结构,它具有大规模并行及分布式信息处理能力,但是不能处理和描述模糊信息.模糊系统具有推理过程容易理解,但它很难实现自适应学习的功能.如果结合神经网络与模糊系统,可以取长补短.基于此,本文提出了一种新型动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,D-FNN)学习算法.因为它具有结构和参数同时调整且学习速度快等优点,所以既可以在模糊逻辑系统中包含低级的神经网络学习和计算功能,也可以为神经网络提供高级的类似人的思维和推理的模糊逻辑系统.此外,本文还开发了生物医学工程应用算法程序,针对药物注射系统的直接逆控制案例进行了仿真,结果表明:D-FNN具有实时学习和控制能力强、参数估计和结构辨识同时进行等优点.

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来源
《自动化学报》 |2019年第8期|1599-1605|共7页
作者
张彩霞; 刘国文;
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作者单位

佛山科学技术学院自动化学院佛山528000;

广东省智慧城市基础设施健康监测与评估工程技术研究中心佛山528000;

佛山科学技术学院自动化学院佛山528000;

广东省智慧城市基础设施健康监测与评估工程技术研究中心佛山528000;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
动态模糊神经网络; 神经网络; 模糊逻辑; 模糊规则;

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