支持向量机-模糊推理自学习控制器设计

袁小芳; 王耀南; 孙炜

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支持向量机-模糊推理自学习控制器设计

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常规的模糊推理系统大多由专家经验建立模糊规则,自学习能力不强.提出了一种支持向量机-模糊推理系统,由支持向量机实现模糊推理系统的自学习,并设计了一种支持向量机-模糊推理自学习控制器.文章给出了自学习控制器的结构和学习算法,对比研究了变尺度梯度优化和混沌优化两种学习算法.针对非线性对象的仿真实验验证了该控制器的优良性能,控制效果比模糊逻辑控制器更好.

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来源
《控制理论与应用》 |2006年第1期|1-6|共6页
作者
袁小芳; 王耀南; 孙炜;
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作者单位

湖南大学;

电气与信息工程学院;

湖南;

长沙;

410082;

湖南大学;

电气与信息工程学院;

湖南;

长沙;

410082;

湖南大学;

电气与信息工程学院;

湖南;

长沙;

410082;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
模糊逻辑; 模糊推理系统; 支持向量机; 自学习;

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