廣義模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡及在多變量控制系統(tǒng)中的應用.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩133頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、該文在模糊聚類的基礎上，采用最優(yōu)算法得到廣義模糊RBFNN的自組織自學習算法-最優(yōu)模糊聚類學習算法。該文提出模糊RBFNN的簡化模型，構造一個可實現(xiàn)簡化推理的網(wǎng)絡。該文基于模糊RBFNN設計多變量自適應模糊RBFVV控制系統(tǒng)。對現(xiàn)有的自適應學習算法進行分析，提出改進的動態(tài)增益計算方法和基于過程最優(yōu)的改進算法。同時針對多變量控制系統(tǒng)中模糊控制規(guī)則空間非完備性問題，提出規(guī)則的在線完備化算法，以保證控制系統(tǒng)具有較好的魯棒性。并從自學習算法的收

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論