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本文提出了用于SCARA机器人运动控制的自组织模糊聚类神经网络控制器.该控制器基于模糊聚类方法在学习模糊规则之前先优化训练数据,去除冗余数据并解决数据冲突问题,不但减少了神经网络的计算负担,而且生成的规则更加适合机器人运动控制.控制器主要特点是能够动态地自组织结构,学习速度快,鲁棒性强.仿真结果表明控制效果很好. 相似文献
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针对轴类零件,应用熵聚类模糊神经网络聚类技术进行分析.该模型利用聚类方法实现模糊输入空间划分和模糊IF-THEN规则提取,并应用梯度下降法对轴类零件的各类特征参数进行精炼.实验结果表明该方法对轴类零件的聚类分析是可行和有效的.这种方法模型比一般的模糊聚类方法更适用于数量多、类型复杂的零件分组. 相似文献
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针对基于T-S模糊模型的非线性系统建模问题,提出了一种基于自组织神经网络的新方法.在T-S模糊模型的建模中,目前常用的模糊C均值聚类算法存在迭代次数多,计算耗时的缺点.首先,利用竞争学习算法对输入空间进行聚类,基于此结果,借助于模糊C均值聚类算法进一步优化聚类结果,提取T-S模糊模型的规则前件隶属函数参数.然后,采用最小二乘法求得T-S模糊模型的规则后件参数,从而建立起非线性系统的T-S模糊模型.最后,仿真结果表明,该方法可以为模糊建模提供好的模型结构,并且有较高的计算效率和精度. 相似文献
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基于熵聚类模糊神经网络味觉信号识别系统的研究 总被引:7,自引:2,他引:7
提出了一种基于熵聚类的模糊神经网络味觉信号识别系统模型,该模型利用聚类方法实现模糊输入空间划分和模糊IF-THEN规则提取,并使用梯度下降法对系统参数进行精炼,系统兼具有良好的可解释性和学习能力,对11种矿泉水味觉信号的识别实验结果表明了该系统的可行性和有效性。 相似文献
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针对四足步行机器人等多变量系统模糊规则数目过多的问题,进出了一种基于神经网络中Kohonen自组织映射的优化算法,从大量原始模糊规则中迭代辨识出模糊关系,并利用Kohonen网络对其进行聚类变换,最后得到了优化了的模糊规则,仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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提出一种基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断方法。利用改进的模糊C均-值聚类算法进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并得到模糊模型的初始参数;然后生成与之相匹配的初始模糊神经网络,并通过学习算法训练网络来进行参数辨识,得到一个精确的模糊模型。将该系统地面实测数据作为样本数据,建立起了基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断模型。最后对该模型进行测试与分析,结果表明该方法具有抗噪、抗敏感、诊断准确度高等优点。 相似文献
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一种基于人工免疫原理的最优模糊神经网络控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于人工免疫原理的最优RBF模糊神经网络控制器设计方案.首先给出了控制器结构,其次将免疫进化算法用于控制器参数的优化,设计了一种满足二次型性能指标的最优RBF模糊神经网络控制器.将该控制器用于控制实际倒立摆系统,并采用状态变量合成方法以大大减少模糊规则的数目,实验结果验证了该控制器的有效性. 相似文献
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模糊神经网络控制器是由模糊控制和神经网络相结合构成,它不依赖被控对象的数学模型,并能自动产生模糊控制规则。将模糊神经网络控制器应用于锅炉燃烧器控制器的设计中。结果表明,使用这种控制器可以取得良好的控制效果。 相似文献
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提出了一种新的基于T-S模糊模型的建模方法,首先通过一种局部线性聚类算法,自适应确定模糊规则数目及初始T-S模型的前提和结论参数,建立相应的一阶T-S模糊神经网络.并用梯度下降和递推最小二乘混合算法训练网络参数,从而提高建模精度.最后,通过两个仿真实例验证了本文方法的有效性. 相似文献