10.3969/j.issn.1002-4956.2005.05.007
倒立摆控制实验系统中的算法研究
本文介绍了倒立摆实验系统的工作原理,利用一种可以进行结构和参数学习的模糊神经网络成功地控制一级倒立摆.该网络是一种多层前馈网络,它将传统模糊控制器的基本要件综合到网络结构中,使该网络既具备神经网络的低级学习能力,还具备模糊逻辑系统类似人的高级推理能力.
倒立摆、FNN、混合学习算法、模糊相似度度量
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TP183(自动化基础理论)
北京市教委共建项目SYS1007041
2005-06-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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