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提出了一种基于L-M算法的神经网络模糊控制器。用两个相同的三层前向神经网络①和②来生成E和EC的隶属度，用三层前向神经网络③来实现模糊控制规则并生成控制输出，经过研究和对比选择了对于这3个网络来说最好的训练算法Levenberg-Marquardt算法。仿真结果表明了该控制器极好的控制性能。
一种基于L-M算法的组合神经网络模糊控制器
【摘 要】
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提出了一种基于L-M算法的神经网络模糊控制器。用两个相同的三层前向神经网络①和②来生成E和EC的隶属度，用三层前向神经网络③来实现模糊控制规则并生成控制输出，经过研究和对
【机 构】
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河北师范大学物理学院,燕山大学信息科学与工程学院
【出 处】
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电光与控制
【发表日期】
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2006年1期
【基金项目】
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河北师范大学物理学院科研基金项目
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