Modeling and Adaptive Control with Fuzzy Neural Networks-Selected Papers from the 6th International Symposium on Neural Networks

Wen Yu; Bao-Liang Lu

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Modeling and Adaptive Control with Fuzzy Neural Networks-Selected Papers from the 6th International Symposium on Neural Networks

机译：第六届国际神经网络研讨会论文集模糊神经网络的建模与自适应控制

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Both neural networks and fuzzy logic systems are universal estimators. Recent results show that the fusion procedure of these two different technologies has significant advantages over standard feedback controllers for unknown nonlinear systems. The purpose of this special issue is to bring together fuzzy neural networks and adaptive control design techniques. This special issue of Neurocomputing presents seven original articles, which are extended versions of selected papers from the 6th International Symposium on Neural Networks (ISNN 2009), May 26-29, 2009, Wuhan, China.

机译：神经网络和模糊逻辑系统都是通用估计器。最近的结果表明，对于未知的非线性系统，这两种不同技术的融合过程具有优于标准反馈控制器的显着优势。本期特刊旨在将模糊神经网络和自适应控制设计技术结合在一起。本期《神经计算》提供了七篇原创文章，这些文章是2009年5月26日至29日在中国武汉举行的第六届国际神经网络研讨会（ISNN 2009）上某些论文的扩展版本。

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来源
《Neurocomputing》 |2010年第15期|P.2430-2430|共1页
作者
Wen Yu; Bao-Liang Lu;
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作者单位

CINVESTAV-IPN, Mexico;

rnShanghai Jiao Tong University, China;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
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