基于遗传算法优化模糊神经网络的倒立摆智能控制

王猛; 王艳秋

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基于遗传算法优化模糊神经网络的倒立摆智能控制

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提出了一种利用遗传算法来优化模糊神经网络的倒立摆智能控制,利用RBF神经网络与模糊推理过程具有函数等价性,设计了基于模糊系统的RBF网络结构.同时采用改进的遗传算法优化了神经网络的参数和权值.其中利用一种动态的交叉率和变异率,有敛地加快了收敛的速度.最后,利用Matlab软件对倒立摆进行仿真,仿真结果表明,该控制具有较好的通用性和控制效果.

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来源
《自动化博览》 |2008年第6期|84-86|共3页
作者
王猛; 王艳秋;
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作者单位

辽宁工业大学信息科学与工程学院,辽宁,锦州,121001;

辽宁工业大学信息科学与工程学院,辽宁,锦州,121001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
遗传算法; RBF神经网络; 动态的交叉率和变异率; 仿真;

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