資料介紹
介紹一種基于RBF 的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與仿真分析的實(shí)現(xiàn)方法。該方法利用MATLAB 中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱圖形用戶界面GUI 結(jié)合模糊控制規(guī)則表給定的輸入/輸出樣本數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)、構(gòu)建RBF 模糊神經(jīng)控制器,并在Simulink 中建立系統(tǒng)仿真模型。通過對(duì)階躍
輸入信號(hào)作用下系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能的仿真分析,結(jié)果表明基于RBF 的模糊神經(jīng)控制器有良好的控制性能。
關(guān)鍵詞:RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);控制器;仿真
Abstract: It is presented in this paper a design and simulation analysis method of the controller based on RBF fuzzy neural network. The method design and construct a fuzzy-neural controller by utilizing GUI of Neural Network Toolbox in MATLAB and I/O data stipulated in regulation table of fuzzy controller, and build an simulation model in the Simulink. By analyzing the dynamic characteristics of the whole system according to the step response, the simulation results show that fuzzy-neural controller has better controlling performance.
Keywords: RBF neural network; fuzzy neural network; controller; simulation
輸入信號(hào)作用下系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能的仿真分析,結(jié)果表明基于RBF 的模糊神經(jīng)控制器有良好的控制性能。
關(guān)鍵詞:RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);控制器;仿真
Abstract: It is presented in this paper a design and simulation analysis method of the controller based on RBF fuzzy neural network. The method design and construct a fuzzy-neural controller by utilizing GUI of Neural Network Toolbox in MATLAB and I/O data stipulated in regulation table of fuzzy controller, and build an simulation model in the Simulink. By analyzing the dynamic characteristics of the whole system according to the step response, the simulation results show that fuzzy-neural controller has better controlling performance.
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