一种自组织双模糊神经网络控制算法

• 作者: 吕林涛 安婧
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 双神经网络 自组织模糊神经网络 火箭发动机试验台控制系统
• 年，卷（期）: 2011,（17）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 221-223,228
• 分类号: TP183
• 字数: 4325字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.17.062

摘要

针对传统模糊神经网络设计复杂、控制实时性滞后的问题,提出自组织双模糊神经网络算法.将样本数据进行聚类划分,形成原始的模糊隶属函数集;在神经网络的离线训练过程中,完善并优化模糊隶属函数和规则;采用双神经网络结构,在线工作时,一个神经网络完成在线学习任务,另一个神经网络完成工业控制任务;经过一定的系统周期,同步系统中两组神经网络的参数;提取完成控制任务的神经网络的输出作为算法的输出.应用于火箭发动机试验台控制系统中,表明算法能够提升控制系统中针对输入参数越界的鲁棒性,提高控制实时性,简化了模糊神经网络的设计复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕林涛	西安理工大学计算机科学与工程学院	54	758	13.0	26.0
2	安婧	西安理工大学计算机科学与工程学院	1	6	1.0	1.0