机器人神经模糊控制

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本文首先讨论了机器人动力学的特殊性,提出了一种基于神经网络的模糊控制方法,该方法借助于一类新型的神经网络结构,实现了模糊规则的自动更新和隶属函数的自调整。该算法被用于机器人动态控制,取得了满意的仿真结果。 This paper first discusses the particularity of robot dynamics and proposes a fuzzy control method based on neural network. This method takes advantage of a new type of neural network structure to realize the automatic updating of fuzzy rules and the self-adjusting of membership functions. The algorithm is applied to the dynamic control of the robot and the satisfactory simulation result is obtained.
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