智能控制中隶属函数机器学习算法的设计与实现

摘要

该文介绍了隶属函数的一种学习方法的设计与实现。作者引用人工智能原理，提出了隶属函数的机器发现和学习算法。算法中引入一种新的隶属函数表示法－－伸缩因子表示法；并根据系统性能目标通过观察被控对象的响应特性归纳总结出不同时刻隶属函数的选取规律，然后系统根据学习规则进行在线学习，动态更新隶属函数的描述；最终获得模糊集的一组满意的动态描述，从而提高系统的控制性能。仿真结果表明了这一方法的有效性。