【摘 要】
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该文的工作主要是神经网络BP算法用于模糊控制参数自学习及FPGA实现的研究.首先对神经网络BP算法用于模糊控制参数自学习的网络结构进行了研究,针对两输入单输出的模糊神经网
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该文的工作主要是神经网络BP算法用于模糊控制参数自学习及FPGA实现的研究.首先对神经网络BP算法用于模糊控制参数自学习的网络结构进行了研究,针对两输入单输出的模糊神经网络控制器结构提出了完整的学习算法.BP算法的缺点之一是收敛速度慢,而一些改进的算法带来的计算量和存储量的增加对于硬件实现来说是不现实的.针对这种情况,提出了学习速度随误差的减小而减小的算法,用MATLAB对这种方法进行了模拟,并和几种改进的BP算法进行了比较.在模糊神经网络控制器学习算法研究的基础上,用数字方案进行了模糊神经网络控制器数字芯片设计和FPGA验证工作.该文还对基于前馈过程计算梯度的扰动学习算法进行了研究,并结合函数逼近的具体例子用MATLAB对扰动学习算法应用于模糊神经网络控制器的性能和扰动量大小的选择进行了模拟和研究,为扰动学习算法在模糊神经网络控制器中的应用作了有益的探讨.
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