An Improved Fuzzy Neural Network for Ultrasonic Motors Control

机译：超声马达控制的改进模糊神经网络

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A newly developed non-symmetric sinusoidal membership function (NSSMF) is constructed. An improved fuzzy neural network controller using NSSMF is constructed to control the speed of ultrasonic motors. A dynamic algorithm with adaptive learning rate is used to train FNNC online. The global convergence of the FNNC systems could be guaranteed by adjusting the adaptive learning rate. The validity of the proposed scheme is examined by simulated experiments.

机译：构建了新开发的非对称正弦隶属度函数（NSSMF）。构造了一种改进的使用NSSMF的模糊神经网络控制器来控制超声马达的速度。具有自适应学习率的动态算法用于在线训练FNNC。可以通过调整自适应学习率来保证FNNC系统的全局收敛。仿真实验验证了所提方案的有效性。

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来源
《Advances in Neural Networks - ISNN 2007 pt.1; Lecture Notes in Computer Science; 4491》|2007年|8-13|共6页
会议地点 Nanjing(CN)
作者
Xu Xu; Yuxiao Zhang; Yanchun Liang; Xiaowei Yang; Zhifeng Hao;
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作者单位

College of Mathematics, Jilin University, Key Laboratory of Symbol Computation and Knowledge Engineering of the Ministry of Education, Changchun 130012, China;

College of Computer Science and Technology, Jilin University, Key Laboratory of Symbol Computati;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算机网络;
关键词
入库时间 2022-08-26 14:06:06

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