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用神经网络改善模糊控制器的推理特性

         

摘要

针对模糊矩阵推进在处理人们经验知识时的不足,把具有更高智商的神经网络推理应用到模糊控制中去。通过学习训练样本,它能自动排除经验规则中所包含的错误成分,并且吸收其中的有用信息。实例表明,神经网络能通过权重系数的调整记忆控制规则所包含的信息,从而改进模糊控制的推理特性。

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