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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代工業(yè)過程的不斷復雜化，實際生產過程中的非線性，不確定性和復雜性的增加，傳統(tǒng)的PID控制器已經不能滿足我們的要求，因此我們力圖將近些年發(fā)展起來的一些先進的智能控制方法，應用到PID控制領域中。 針對常規(guī)PID控制器不能在線進行參數(shù)自整定的問題。本文采用模糊神經網絡控制與PID控制結合的復合控制策略。深入研究了一種基于T-S模糊神經網絡的PID控制器，將神經網絡和模糊控制的優(yōu)點相互結合，應用神經網絡實現(xiàn)模糊推理。
2、但是建立模糊神經網絡的關鍵問題之一就是當模糊神經網絡的輸入維數(shù)高時，模糊規(guī)則呈指數(shù)增加，致使網絡結構龐大，造成維數(shù)災難。因此利用粗糙集理論中基于粗集的屬性約簡方法，以及信息系統(tǒng)的分類與屬性約簡方法，求取最小規(guī)則集。 本文給出了一種基于粗糙集的模糊神經控制器的設計方法，該方法將粗糙集理論與模糊神經網絡結合起來，利用粗糙集從觀測的輸入輸出數(shù)據(jù)中提取規(guī)則，并尋求最小規(guī)則集，解決了“規(guī)則爆炸”問題。所給出的模糊神經網絡具有模糊邏輯和神經
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