基于遗传算法的间接自校正模糊神经网络控制

• 作者: 刘坤
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法(GA) 模糊神经网络控制器(FNNC) RBF神经网络 BP算法 神经网络模型(NNP)
• 年，卷（期）: 2004,（12）
• 所属期刊栏目: 控制与检测
• 页码范围: 76-78
• 页数: 3页
• 分类号: TP11
• 字数: 3099字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2265.2004.12.030

摘要

针对一般神经网络训练算法训练速度慢和易陷入局部极小点的不足,文章提出了一种基于模糊神经网络的间接自校正控制系统,控制器是以高斯函数为隶属度函数的径向基函数(RBF)神经网络结构,利用改进的遗传算法(GA)对结构和参数进行同步优化.神经网络模型(NNP)利用弹性BP算法进行离线辨识.仿真与传统的模糊PID控制器控制进行比较,结果表明遗传算法大大改善了系统的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘坤	南京工程学院自动化系	25	180	8.0	12.0