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采用新的DNA进化算法自动设计Takagi-Sugeno模糊控制器 总被引:7,自引:0,他引:7
提出一种新颖的基于DNA的进化算法(DNA-EA)来自动设计一类Trakagi-Sugeno(TS)模糊控制器.TS模糊控制器采用带有线性规则后项的TS模糊规则,连续输入模糊集,Zadeh模糊逻辑和常用的重心反模糊器.TS模糊控制器被证明是带有可变增益的非线性PI控制器.DNA-EA被用于自动获取TS模糊规则,并同时优化模糊规则前项和后项中的设计参数.DNA-EA采用由生物DNA结构启发得到的DNA编码方法来编码模糊控制器的设计参数.在DNA-EA中,引入了受微生物进化现象启发的基因转移和细菌变异操作.另外,也引入了基于DNA遗传操作的框构变异操作.DNA编码方法非常适合于复杂知识的表达,基于基因水平的遗传操作也很容易引入到DNA-EA中.染色体的长度是可变的,且可插入或删除部分碱基序列.作为示例,给出了采用DNA-EA来自动设计TS模糊控制器用于控制一类非线性系统的方法.DNA-EA能自动地构造模糊控制器.计算机仿真结果表明,DNA-EA是有效的,且优化得到的模糊控制器是满意的. 相似文献
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针对模糊神经网络控制器在应用误差反向传播算法训练时,易于陷入局部最优的问题,提出了一种将差分进化算法与BP算法相结合的学习法,首先利用差分进化算法的全局寻优能力,给BP算法一个好的寻优初始点;然后再以一定的概率进行BP算法的寻优.对一个带有滞后环节的二阶系统进仿真表明,控制性能优于基于BP的模糊神经网络控制器. 相似文献
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为了更好的对温室因子进行控制,针对温室控制的特点,本文提出了一种遗传算法和BP算法相结合的模糊神经网络控制器,将两种控制方法取长补短,再依据网络的结构特点采用不同的算法来优化控制器的参数,并通过仿真等对其功能进行了分析.结果表明,这种应用是合理的. 相似文献
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提出了基于DNA计算和遗传算法的DNA遗传算法,给出了DNA遗传算法的结构,讨论了遗传操作算子,利用DNA遗传算法对FNN进行学习,比采用梯度型算法和遗传算法有更高的学习精度和更快的收敛速度,该算法有全局收敛性避免了采用梯度型学习算法训练FNN时固有的局部收敛问题,同样,该算法加速了FNN的训练,能够在线应用. 相似文献
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主要探讨一种新的系统方法——二型模糊系统在控制上的应用.文章先介绍了二型模糊集合和系统的基本概念和基本方法,然后集中推导TS模型下规则的输出形式,推广一型系统的特性,从而获得二型模糊控制器和观测器的表达式、稳定性以及其它特性分析方法,并以小车倒立摆仿真验证.最后文章从整体上分析和比较了传统系统、一型模糊系统和二型模糊系统的主要特点和不同点. 相似文献
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提出一种利用遗传算法进行TS模糊模型的优化设计方法。首先定义了TS模糊模型的精确性指标,给出模糊模型解释性的必要条件。然后利用模糊聚类算法和最小二乘法辨识初始的模糊模型;利用多目标遗传算法优化模糊模型;为提高模型的解释性,在遗传算法中利用基于相似性的模糊集合和模糊规则简化方法对模型进行约简。最后利用该方法进行一类二阶合成非线性动态系统的建模,仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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