基于修剪策略的D-FNN直接逆控制算法研究

• 作者: 刘国文 张彩霞
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 动态模糊神经网络 神经网络 模糊逻辑 模糊规则
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1599-1605
• 页数: 7页
• 字数: 5026字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.c190038

摘要

神经网络是模拟人脑结构,它具有大规模并行及分布式信息处理能力,但是不能处理和描述模糊信息.模糊系统具有推理过程容易理解,但它很难实现自适应学习的功能.如果结合神经网络与模糊系统,可以取长补短.基于此,本文提出了一种新型动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,D-FNN)学习算法.因为它具有结构和参数同时调整且学习速度快等优点,所以既可以在模糊逻辑系统中包含低级的神经网络学习和计算功能,也可以为神经网络提供高级的类似人的思维和推理的模糊逻辑系统.此外,本文还开发了生物医学工程应用算法程序,针对药物注射系统的直接逆控制案例进行了仿真,结果表明:D-FNN具有实时学习和控制能力强、参数估计和结构辨识同时进行等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张彩霞	佛山科学技术学院自动化学院	25	109	6.0	10.0
5	刘国文	佛山科学技术学院自动化学院	1	0	0.0	0.0