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一种基于神经—模糊的船舶航向控制器研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对船舶航向这种非线性、时变、滞后控制对象,提出了一种基于人工神经网络的模糊控制器。利用人工神经网络的学习能力,将抽象的模糊控制规则转化为神经网络的学习样本,通过BP学习算法记忆这些规则样本,并以“联想记忆”的形式来使用非样本规则。仿真结果表明该控制器具有很好的控制精度,动态特性和鲁棒性。 相似文献
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