【24h】

Fuzzy Logic Control Implementation by Radial Basis Function Network

机译:径向基函数网络的模糊逻辑控制实现

获取原文
获取原文并翻译 | 示例

摘要

This paper presents a method for command action approximation of a fuzzy logic controller (FLC) by radial basis function networks (RBFN). The neural network is used to approximate a nonlinear function given by FLC. In this manner, the control strategies of a fuzzy logic controller (FLC) are transfered in a RBFN. The structure control is applied to the well known benchmark problem of rolling stability system. The neuro-fuzzy control structure presented in this paper is very attractive as it may be used also within self-organizing schemes.
机译:本文提出了一种基于径向基函数网络(RBFN)的模糊逻辑控制器(FLC)的命令动作逼近方法。神经网络用于近似FLC给定的非线性函数。以这种方式,模糊逻辑控制器(FLC)的控制策略在RBFN中传输。将结构控制应用于滚动稳定系统的众所周知的基准问题。本文介绍的神经模糊控制结构非常有吸引力,因为它也可以在自组织方案中使用。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号