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《中国自动化学会控制理论专业委员会A卷》2011年
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基于改进RBF神经网络的两层网络学习控制系统自学习模糊控制策略研究

杜大军  李雪  费敏锐  白浩亮  宋扬  
【摘要】:本文主要考虑由本地控制器和学习单元构成的两层网络学习控制系统架构。首先,本地控制器和学习单元分别采用零阶保持器和三次样条插值算法来处理网络不确定性。其次,本地控制器采用模糊控制策略,学习单元采用新的基于LOO交叉验证和调整因子的RBF神经网络自动构造方法构造RBF神经网络,充分利用模糊控制和RBF神经网络的各自优势,将模糊控制策略与RBF神经网络相结合提出了基于改进的RBF神经网络的自学习模糊控制策略,运用RBF神经网络动态调整模糊控制器的参数,使本地控制器的模糊控制策略具有自学习和自适应能力,从而提高系统的控制性能。最后,仿真验证了该方法的有效性。

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