检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郑泛舟[1] ZHENG Fanzhou(Department of Information Engineering,Meizhouwan Vocational Technology College,Putian Fujian 351119)
机构地区:[1]湄洲湾职业技术学院信息工程系,福建莆田351119
出 处:《保山学院学报》2022年第2期78-84,共7页JOURNAL OF BAOSHAN UNIVERSITY
基 金:福建省教育厅基金项目“基于切换系统方法的网络化控制系统设计”(项目编号:JZ181032)。
摘 要:神经网络控制器因神经网络较好的非线性拟合能力和参数自整定性等优点,在人工智能领域和自动控制领域受到了极大的关注;因此,对一种模糊大脑情感学习神经网络模型进行研究与实现,将模糊推理机制引入到常规的大脑情感学习网络中,实验结果表明,基于模糊大脑情感学习网络的控制器在非线性拟合能力和应对控制中的扰动抑制能力方面有较好的表现。Neural network controllers have received great attentions in the field of artificial intelligence and automatic control, due to the advantages of neural network’s better nonlinear fitting and parameter self-tuning abilities. This paper studies and implements a fuzzy brain emotion learning neural network model, and introduces the fuzzy reasoning mechanism into a conventional brain emotion learning network. The experimental results show that the controller based on the fuzzy brain emotion learning network has good performance in non-linear fitting and disturbance suppression abilities.
关 键 词:神经网络控制器 大脑情感学习 神经网络 模糊推理机制
分 类 号:TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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