选择误差及其各阶导数的线性集结作为切换面,用趋近律方法设计变结构控制律,引入T-S模糊神经网络,使实际输出始终跟踪给定值。
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该方案在机器人手臂系统中进行了应用,取得了良好的控制效果。此外,提出了一种基于模糊神经网络的终端滑模控制设计方案。
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然后,本文将非线性系统鲁棒无模型自适应控制理论与前馈神经网络相结合,提出一种基于前馈神经网络的非线性系统自适应控制方法。
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针对煤岩界面识别的具体问题,确定了模糊神经网络的具体结构和训练算法;对于网络的输入、输出进行了模糊化处理并对算法进行了修正。
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对电机助力特性控制进行了研究,采用模糊神经网络控制方法确定电机的目标电流,并利用PID控制跟踪目标电流。
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本文运用模糊神经网络原理,采用学习结合型FNN方法,针对两种不同材料梁的大变形进行了网络建模和预测的数值仿真。
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梯度下降算法是训练多层前向神经网络的一种有效方法,该算法可以以增量或者批量两种学习方式实现。
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通过将模糊计算与神经网络相融合,首先提出一种模糊神经网络(FNN)模型,然后提出一种基于量子比特相位编码的量子粒子群算法,用于优化FNN的模型参数。
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将这种模糊神经网络用于热轧产品的质量控制,获得了好的效果。
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模糊推理网络 ( FIN ) 和模糊联想记忆网络 ( FAM ) 是两种最重要的FNN模型.
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FNN与遗传算法 ( GA ) 相结合形成的调整机制的引入,增强了系统的抗干扰能力.
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以NGA训练的模糊网络模型,在收敛速度、寻优能力和辨别效果方面均优于BP、GA算法下的模型,符合缺陷识别的工程需要。
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该类网络构成了模糊值函数的一类泛逼近器,即在欧氏空间的任何紧集上,任意连续模糊值函数能被这类FNN逼近到任意精度。
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Optimizing neuronal activation function types based on GP in constructive FNN design
前馈网络构造性设计中基于GP实现神经元激活函数类型优化
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在自适应滑模导引律的基础上,提出了一种基于模糊神经网络 ( FNN ) 的自适应滑模导引律.
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基于混沌变量,提出一种关于模糊 神经 网络结构的优化设计方法.
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因此我们考虑将TSK模糊神经网络应用到经济预警上,它同时具有神经网络自适应能力强和模糊系统可以处理专家经验的优点。
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The theory of fuzzy neural network ( FNN ) modeling for nonlinear systems is presented.
摘要论述了模糊系统和 神经 网络相结合的非线性系统辨识理论.
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