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刊名：现代电子技术
发表时间：2007-11-01
摘要:
研究了将模糊CMAC神经网络和最优控制方法Hkamilton-Jacobi-Bellman(H-J-B)相结合来实现三连杆机械臂的最优控制策略.介绍了模糊CMAC神经网络的基本结构,基于二次最优控制信号的模糊CMAC控制器设计,推导了基于Lyapunov稳定性分析理论的神经网络自适应学习算法,并通过一个鲁棒化向量来克服系统模型中不确定项的影响,保证系统的稳定性.
刊名：控制理论与应用
发表时间：2000-01-01
摘要:
针对一类多输入多输出(MIMO)连续时间非线性系统,应用模糊CMAC神经网络,给出一种状态反馈控制器,用于使状态反馈可线性化的未知的非线性动态系统获得要求的跟踪性能.在很弱的假设条件下,应用李雅普诺夫稳定性理论严格地证明了闭环系统内的所有信号为一致最终有界(UUB).
刊名：高技术通讯
发表时间：2006-04-01
摘要:
在对挖掘机器人工作装置动力学分析的基础上,为克服多变量、强耦合及负载扰动对轨迹控制系统的影响,提出了模糊CMAC神经网络与常规控制相结合的控制方法,使神经网络逼近挖掘机器人工作装置逆动力学模型,很好地解决了轨迹控制的问题.利用MATLAB进行仿真研究,结果表明该控制方法具有较高的控制精度和鲁棒性,满足挖掘机器人轨迹控制的要求.
刊名：现代电子技术
发表时间：2007-11-01
摘要:
研究了将模糊CMAC神经网络和最优控制方法Hkamilton-Jacobi-Bellman(H-J-B)相结合来实现三连杆机械臂的最优控制策略.介绍了模糊CMAC神经网络的基本结构,基于二次最优控制信号的模糊CMAC控制器设计,推导了基于Lyapunov稳定性分析理论的神经网络自适应学习算法,并通过一个鲁棒化向量来克服系统模型中不确定项的影响,保证系统的稳定性.
刊名：海军航空工程学院学报
发表时间：2003-01-01
摘要:
介绍了输入层具有一定隶属度的模糊径向基函数神经网络(FRBF),给出了一种训练方法.它比模糊小脑模型神经网络(FCMAC)具有更好的解析性和快速收敛性.用FRBF神经网络设计了具有虚拟系数的二阶非线性系统的控制器,仿真结果验证了模糊径向基神经网络(FRBF)的特性.
刊名：机械与电子
发表时间：2014-03-01
摘要:
考虑到模糊控制算法在自主避障上的缺陷，设计了一种改进的模糊C MA C神经网络车辆自主避障算法。采用模糊 CMAC 神经网络（FC-MA C ）的各层节点来实现模糊控制器变量的输入、模糊化、模糊逻辑的前提条件匹配运算、模糊量的归一化、控制量的输出和控制规则的调整，借助神经网络的自学习能力来完成模糊控制。通过仿真实验，验证了改进的模糊C MA C 神经网络算法的可行性和有效性。
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