不同的---控制通常用完全不同的方法去讨论。但ai控制器例如:神经、模糊、模糊神经,以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解,---控制器,也有利于控制策略的统一开发。这些ai函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势,它们的设计不需要控制对象的模型(在许多场合,很难得到实际控制对象的动态方程,实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素,例如:参数变化,非线性时,---控制器,往往不知道)。
误差反向传播技术是多层前聩ann常用的学习技术。如果网络有足够多的隐藏层和隐藏结点以及适宜的激励函数,多层ann只能实现需要的映射,---控制器公司,没有直接的技术选择优隐藏层、结点数和激励函数,通常用尝试法解决这个问题,反向传播训练算法是基本的快下降法,输出结点的误差反馈回网络,用于---调整,搜索优。
总而言之,当采用自适应模糊神经控制器,规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。有很多方法来实现这个过程,但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解,并且找到的拓朴结构配置,---控制器价格,自学习迅速,收敛快速。模糊逻辑控制应用 主要有两类模糊控制器,mamdani和sugeno型。到目前为止只有mamdani模糊控制器用于调速控制系统中。
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