DESIGN OF FUZZY-LOGIC-CONTROL SYSTEM BASED ON GAUSSIAN-BASIS-FUNCTION NEURAL NETWORK

机译：基于高斯基函数神经网络的模糊控制系统设计

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In this paper, a fuzzy logic system is constructed by Gaussian basis function neural network. In the process of design, a learning rate self-adjusting algorithm is presented to guarantee that the basis function has a reasonable distribution, meantime to reduce the disturbance of noise and improve the control precision. Finally, a nonlinear object is simulated by this approach. The results demonstrate that: compared with normal fuzzy logic control system, this self-learning fuzzy logic control system has stronger learning ability and better control performance.

机译：本文利用高斯基函数神经网络构建了模糊逻辑系统。在设计过程中，提出了一种学习率自调整算法，以保证基函数分布合理，同时减少噪声干扰，提高控制精度。最后，通过这种方法模拟了非线性物体。结果表明：与常规模糊逻辑控制系统相比，该自学习模糊逻辑控制系统具有较强的学习能力和较好的控制性能。

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来源
《IFAC Conference on New Technologies for Computer Control 2001 (NTCC 2001), Nov 19-22, 2001, Hong Kong, China》|2001年|p.419-423|共5页
会议地点 Hong Kong(CN);Hong Kong(CN)
作者
Lixiong Li; Ziyuan Huang; Minrui Fei;
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作者单位

School of Mechatronical Engineering Automation, Shanghai University Shanghai, 200072, P.R. China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词
gaussian function; fuzzy logic; neural networks; process identification; learning algorithms; self-adapting algorithms;

机译：高斯函数模糊逻辑;神经网络;过程识别；学习算法；自适应算法;

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