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基于标准可加性模型(SAM)的模糊控制算法及自学习SAM算法是一种适合工业控制应用的模糊控制方式。并且通过自学习可以对控制器的输入输出参数进行修正,从而使该算法综合了模糊控制和神经网络控制的各自优点。仿真表明该算法能对被控对象实现有效的控制,且具有较强的鲁棒性。
基于标准可加性模型的模糊控制算法仿真研究
【摘 要】
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基于标准可加性模型(SAM)的模糊控制算法及自学习SAM算法是一种适合工业控制应用的模糊控制方式。并且通过自学习可以对控制器的输入输出参数进行修正,从而使该算法综合了模糊控制和神经网络控制的各自优点。仿真表明该算法能对被控对象实现有效的控制,且具有较强的鲁棒性。
【机 构】
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大连大学信息学院,大连海事大学自动化学院
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2003年02期
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