基于ANN的专家自调整模糊控制器的设计

基于ANN的专家自调整模糊控制器的设计摘要本文讨论了基于人工神经网络（ANN）的专家自调整模糊控制器的设计，该控制器可以更好地控制模糊系统并提高系统性能。首先，研究了模糊理论和人工神经网络（ANN）在

ANN 基于的专家自调整模糊控制器的设计 摘要 本文讨论了基于人工神经网络（ANN）的专家自调整模糊控制器的 设计，该控制器可以更好地控制模糊系统并提高系统性能。首先，研究 了模糊理论和人工神经网络（ANN）在控制领域的应用。然后，提出了 专家自调整模糊控制器的设计方法，并研究了其有效性。最后，在模拟 实验中验证了该控制器的性能。 关键词：模糊控制器、人工神经网络、专家自调整、系统性能 引言 模糊逻辑和人工神经网络（ANN）已被广泛应用于工业控制中，但 其性能仍然需要进一步优化。因此，发展一种基于ANN的专家自调整模 糊控制器被认为是一种有效的解决方案。本文将探讨该控制器的设计方 法、有效性以及模拟实验结果。 模糊理论和人工神经网络的应用 模糊逻辑是一种处理模糊信息的数学方法。它可以模拟人类的决策 过程，并使机器人的决策更接近人类的决策。模糊控制器是一种基于模 糊逻辑的控制器，在多参数、多目标、强耦合、非线性、不确定性等复 杂系统中有广泛应用。模糊控制器的输入和输出可以是模糊量，也可以 是实数量。模糊控制器的优点是可解释性好，容易建模，且能够处理非 线性和不确定性系统。然而，模糊控制器也存在一些问题，如在处理复 杂的问题时，难以确定适当的规则以及确定规则的优先级。 人工神经网络是一种模拟神经网络功能的计算工具。它由大量的节 点和链接组成，可以进行自学习和自适应。人工神经网络的优点是可以 处理高维度、复杂、非线性和不确定性系统。人工神经网络的缺点是相 比其他算法而言，其可解释性不够好，而且容易发生过拟合问题。 专家自调整模糊控制器设计