基于遗传算法优化模糊神经网络的倒立摆智能控制

• 作者: 王猛 王艳秋
• 来源期刊: 自动化博览
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 RBF神经网络 动态的交叉率和变异率 仿真
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 理论
• 页码范围: 84-86
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 字数: 2825字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0492.2008.06.022

摘要

提出了一种利用遗传算法来优化模糊神经网络的倒立摆智能控制,利用RBF神经网络与模糊推理过程具有函数等价性,设计了基于模糊系统的RBF网络结构.同时采用改进的遗传算法优化了神经网络的参数和权值.其中利用一种动态的交叉率和变异率,有敛地加快了收敛的速度.最后,利用Matlab软件对倒立摆进行仿真,仿真结果表明,该控制具有较好的通用性和控制效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王艳秋	辽宁工业大学信息科学与工程学院	11	32	3.0	5.0
2	王猛	辽宁工业大学信息科学与工程学院	2	15	2.0	2.0