基于神经网络模式识别的板形模糊控制器

• 作者: 刘建昌 王柱
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 板形 CMAC神经网络 模式识别 欧氏距离 模糊控制
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 718-721
• 页数: 4页
• 分类号: TP273+.5
• 字数: 3081字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1005-3026.2005.08.002

摘要

提出一种基于CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络的板形缺陷模式识别方法,并基于模式识别结果设计了板形模糊控制器.将模式识别与控制器设计合二为一,利用CMAC神经网络识别出相对于6种常见板形缺陷基本模式的隶属度,直接作为板形模糊控制器的前件部,实现了隶属度的求取功能.通过对板形缺陷特征的分析,合理定义了模糊集合,大大地减少了模糊推理的计算量.仿真结果表明,该板形模式识别方法识别精度高,设计的板形模糊控制器可以快速将板形缺陷控制到期望目标,板形控制性能良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建昌	东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室	61	800	18.0	26.0
2	王柱	东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室	1	15	1.0	1.0