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摘要:
对于复杂的非线性离散系统,提出将模糊聚类算法同神经网络相结合,使用衡量聚类有效性的S函数确定模糊规则数目,进而确定模糊神经网络的结构;控制器的设计应用LMI方法.以典型的非线性系统二级倒立摆为例,在Matlab中进行仿真实验,结果表明,基于聚类算法的神经网络控制能够在较大范围的初始状态下使系统获得稳定.
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文献信息
篇名 基于模糊聚类的模糊神经网络控制
来源期刊 自动化与仪器仪表 学科 工学
关键词 模糊模型 神经网络 模糊聚类 系统辨识
年,卷(期) 2009,(3) 所属期刊栏目 控制理论研究
研究方向 页码范围 9-11,14
页数 4页 分类号 TP273+.4
字数 2869字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-9227.2009.03.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 江善和 安庆师范学院物理与电气工程学院 42 211 8.0 12.0
2 汪洪波 合肥工业大学机械与汽车工程学院 52 427 12.0 18.0
3 吴文进 安庆师范学院物理与电气工程学院 30 198 9.0 13.0
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神经网络
模糊聚类
系统辨识
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
自动化与仪器仪表
月刊
1001-9227
50-1066/TP
大16开
重庆市渝北区人和杨柳路2号B区
78-8
1981
chi
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