10.3969/j.issn.1671-1815.2010.33.010
基于GD-FNN的药物注射系统辨识
针对手动控制调节药物注射量缺乏正确性和低效的特点,将广义动态模糊神经网络(GD-FNN)应用于药物注射系统辨识.学习算法在动态模糊神经网络算法基础上进行改进,以模糊完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免初始化选择的随机性.同时,该算法能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,从而使每条规则的输入变量的宽度可以根据它对系统性能贡献的大小实施在线自适应调整.通过对药物注射系统的辨识和控制仿真实验表明改进后的广义动态模糊神经网络与动态模糊神经网络相比,可取得更好学习效率和辨识精度.
药物注射系统辨识、广义动态模糊神经网络、动态模糊神经网络、模糊规则
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TP183(自动化基础理论)
2011-01-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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