基于数据融合的自适应神经网络模糊控制系统设计

• 作者: 姜长生 朱亮 辅小荣
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 数据融合 自适应神经网络模糊推理系统 控制器 非线性系统
• 年，卷（期）: 2004,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 103-106
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 4639字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2004.07.032

摘要

基于数据融合的思想,提出一种非线性系统的自适应神经网络模糊控制器的设计方法.该方法利用数据融合技术降低了模糊控制器的输入维数,简化了模糊控制器的设计.用自适应神经模糊推理系统的神经网络自学习功能完成模糊控制器的设计.仿真结果表明,自适应神经网络模糊控制系统性能优于采用普通的模糊控制器的情况,为数据融合与智能系统技术在非线性系统中的应用作了有益的探索.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜长生	南京航空航天大学自动化学院	380	3810	27.0	38.0
2	辅小荣	南京航空航天大学自动化学院	7	26	3.0	5.0
3	朱亮	南京航空航天大学自动化学院	21	289	9.0	16.0