一种新的分布式神经模糊控制器  

A New Distributed Neural Fujry New work Controller

作　　者：余文[1] 李人厚[1] 

机构地区：[1]西安交通大学系统工程研究所,西安710049

出　　处：《计算技术与自动化》2002年第1期23-26,57,共5页Computing Technology and Automation

摘　　要：本文提出了一种分布式神经模糊网络和自学习模糊控制器的构成方法。它是 CMAC模型的一种扩展 ,使其能进行模糊推理和构成自学习的模糊控制器。该方法除具有 CMAC优点外 ,还具有以下特点 :1输入数据通过模糊划分和隶属函数后自动编码 ,对精度没有限制 ;2从现场数据直接获取控制规则 ,即使对未训练的数据 ,也能结合插值和泛化两种能力 ,推理给出合适的输出。本文还对 DNFN的逼近能力进行了讨论。This paper presents a distributed neural fuzzy network(DNFN),which is capable of extracting expert knowledge automatically,The network is an extended CMAC model in the fuzzy research areas. The input data is encoded automatically by means of the fuzzy sets, and the fuzzy interpolation mechanism is joined up with the generalization ability of CMAC in a DNFN.The effectiveness of DNFN is shown by numerical simulation results.

关 键 词：自学习模糊控制器 CMAC 模糊控制 分布式神经网络 

分 类 号：TP273.4[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]