自学习模糊逻辑推理网络及模糊控制器的构成

• 作者: 大町真一郎 张新学 王桂增 阿曾弘具
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自学习网络 模糊控制 RCE模型
• 年，卷（期）: 1999,（5）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 687-691
• 分类号: TP3
• 语种: 中文

摘要

提出了一种自学习模糊逻辑推理网络和自学习模糊控制器的构成方法.这种方法是把RCE(Restricted Coulomb Energy)模型进行扩展,使其能够进行模糊逻辑推理,并用于构成基于RCE模型的自学习模糊控制器RLFC(RCE-based Learning Fuzzy Controller).这种方法有以下特点:a)学习速度高,追加学习容易;b)网络的信息处理工作单元的个数由自学习决定,通用性好;c)不存在局部极小点问题.自学习模糊控制器RLFC可以直接把熟练者的操作知识转换成模糊控制规则,自动构成模糊控制器.数值仿真实验表明其效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新学	清华大学自动化系	2	18	2.0	2.0
2	王桂增	清华大学自动化系	58	1687	20.0	40.0
3	大町真一郎	日本东北大学工学部	1	13	1.0	1.0
4	阿曾弘具	日本东北大学工学部	1	13	1.0	1.0