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基于标准可加性模型的模糊控制算法仿真研究
被引量：
3
1
作者
苏晓鹭
孟宪尧
包丹地
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2003年第2期298-300,共3页
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...
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。
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关键词
标准可加性模型
模糊控制
算法
仿真
工业控制
sam算法
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职称材料
题名
基于标准可加性模型的模糊控制算法仿真研究
被引量：
3
1
作者
苏晓鹭
孟宪尧
包丹地
机构
大连大学信息学院
大连海事大学自动化学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2003年第2期298-300,共3页
文摘
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。
关键词
标准可加性模型
模糊控制
算法
仿真
工业控制
sam算法
Keywords
FLC
sam
self-learning
sam
supervised learning
分类号
TP273.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于标准可加性模型的模糊控制算法仿真研究
苏晓鹭
孟宪尧
包丹地
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2003
3
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