模糊控制与神经网络讲解

最新推荐文章于 2025-08-10 09:41:31 发布
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#神经网络 #人工智能

博客主要讲解了模糊控制、神经网络的基本内容，还介绍了两者结合的相关知识，属于人工智能领域信息技术内容。
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混沌神经网络的实际应用,进化算法优化神经网络
aifamao6的博客
08-12 1718
粗集理论方法以各种更接近人们对事物的描述方式的定性、定量或者混合性信息为输入，输入空间与输出空间的映射关系是通过简单的决策表简化得到的，它考虑知识表达中不同属性的重要性确定哪些知识是冗余的，哪些知识是有用的，神经网络则是利用非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身结构表达输入与输出关联知识的隐函数编码。用分形理论来解释自然界中那些不规则、不稳定和具有高度复杂结构的现象，可以收到显著的效果，而将神经网络与分形理论相结合，充分利用神经网络非线性映射、计算能力、自适应等优点，可以取得更好的效果。...
模糊pid和神经网络pid对比,神经网络算法pid控制
kfc67269的博客
08-10 2461
PID调节器是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件，PID是以它的三种纠正算法而命名的。这三种算法都是用加法调整被控制的数值。而实际上这些加法运算大部分变成了减法运算因为被加数总是负值。以下是PID的调节作用举例：1.比例-来控制当前，误差值和一个负常数P（表示比例）相乘，然后和预定的值相加。P只是在控制器的输出和系统的误差成比例的时候成立。这种控制器输出的变化与输入控制器的偏差成比例关系。比如说，一个电热器的控制器的比例尺范围是10°C，它的预定值是20°C。...
神经网络与模糊控制
11-22
计算机计算和处理能力很强，但是在解决模式识别，感知，评判和决策等复杂问题的能力却远不如人，从功能上模拟人类神经元对信息的处理，是机器学习的一大趋势。
模糊控制与神经网络部分知识点复习
weixin_51634653的博客
12-22 4743
前两天刚刚结束《智能控制系统》的考试，这门课的重点是模糊控制和神经网络，期间自己整理了一些习题，主要是填空题和简答题。模糊控制的大题是模糊控制器的设计，里面的题型不外乎这么几类： 模糊控制的特点： 1） 无需知道被控对象的数学模型 2） 反映人类智慧思维的智能控制 3） 易被人们所接受 4） 构造容易 5） 鲁棒性好 模糊集合常用表示方法 Zadeh表示法 序偶表示法 向量表示法 隶属度函数建立准则 表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合。 变量所取隶属度函数通常是对称和平衡的。 隶属度函数的逻辑要
人工智能学习——模糊控制
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m0_57171062的博客
04-15 3万+
模糊控制 文章目录模糊控制前言一、模糊控制是什么？与神经网络的区别？二、模糊控制原理1.模糊化2.模糊规则3.模糊推理4.解模糊化三、模糊控制算法实例解析（含代码)1、选择观测量和控制量参考 前言 鉴于个人学习方向并不在此，所以此文章仅作为个人学习笔记使用，主要介绍理论以及学习过程，仅供参考！ 一、模糊控制是什么？与神经网络的区别？ 为什么要有模糊控制、为什么要用神经网络、为什么还要将两者结合，还有那么多不同的结合方法等等问题的关键。两个理解模糊神经网络的重要前提： （1）模糊控制的基本思想是利用计算
精选资源
13_模糊神经网络控制_
10-01
模糊神经网络控制是一种结合了模糊逻辑系统和神经网络技术的智能控制方法，它融合了模糊逻辑的处理不确定性和复杂性以及神经网络的学习与泛化能力。这种方法在许多领域，如自动控制、机器人学、图像处理、模式识别等...
基于MATLAB与Simulink的模糊控制器及模糊神经网络控制器设计与实现
05-13
接着阐述了模糊神经网络控制器的特点，即融合了模糊控制与神经网络的优势，重点讲解了神经网络结构的创建、训练数据的选择与训练过程，最终将训练好的网络集成到Simulink中进行仿真测试。文章强调这两种控制器在处理...
MATLAB与Simulink环境下模糊控制器及模糊神经网络控制器的设计与实现
07-29
利用MATLAB和Simulink实现模糊控制器及其进阶版本——模糊神经网络控制器的方法。首先讲解了如何通过MATLAB的图形化界面配置基本的模糊控制系统，包括定义隶属度函数、构建规则库等关键步骤。接着探讨了在Simulink...
智能控制技术：模糊神经网络与神经网络控制深入解析
最新发布
weixin_42506884的博客
08-10 1336
智能控制是一类模拟人类智能行为的控制方法，它涉及到在控制过程中集成学习、推理、规划和适应等智能决策。智能控制技术通常用于处理高度非线性、不确定性和复杂系统的控制任务。神经网络控制技术是一种基于神经网络模型的智能控制方法，它利用神经网络强大的非线性映射能力和学习能力来解决传统控制理论难以处理的复杂系统控制问题。本章节将从神经网络控制系统的建模和控制器设计原则两个方面进行详细分析。
神经模糊控制理论及应用-程序
03-09
这是李国勇的神经模糊控制理论及应用的程序，对学习神经模糊控制很有用，有利于代码的移植！
模糊系统与神经网络的区别,神经网络和模糊控制
super67269的博客
08-11 1038
什么是模糊控制洗衣机？优势有哪些？北京西门子洗衣机维修中心回答；模糊控制洗衣机俗称“傻瓜”洗衣机，是在神经网络智能控制下，模仿人的思维进行判断操作的一种新型全自动洗衣机。模糊控制洗衣机是通过传感器来进行信息量的获取，并将收集到的信息量送到微电脑，经微电脑综合判定后，按照洗涤物的重量、质地选择适当的水位、洗涤时间、洗涤动作等工作参数，执行最佳的洗涤程序,北京海尔洗衣机售后电话。使用时，操作者只需轻轻地按一下洗衣机的“启动”键，洗衣机便可自动完成洗涤的全过程。...
神经模糊技术的智能过程控制
destruggler的博客
07-29 439
神经模糊技术的智能过程控制 本篇论文中采用由等效的四层链接网络构成的神经模糊控制器(NFC)作为过程反馈的控制器，利用学习算法，NFC能够学习通过更新模糊规则和隶属函数来自适应地控制过程。本篇用NFC及MNN实现对开环不稳定非线性CSTR的直接自适应控制。 NFC神经网络： 分析： NFC神经网络分为四层； 第一层：输入层，X1是变换过程输出误差；X2是变换后的误差变换。 第二层：...
模糊神经网络：基于模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks，FNN）的数据分类（提供MATLAB代码）
IT猿手
06-24 4069
模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks，FNN）结合了神经网络系统和模糊系统 的长处，它在处理非线性、模糊性等问题上有很大的优越性，在智能信息处理方面存在巨大的潜力。原冷冻疗法数据集（Cryotherapy Dataset）共有90个样例，每个样例有6个属性，可分为2类。 ...
模糊神经网络控制器的S函数设计
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-17 1970
由于模糊控制是建立在专家经验的基础之上的，但这有很大的局限性，而人工神经网络可以充分逼近任意复杂的时变非线性系统，采用并行分布处理方法，可学习和自适应不确定系统。整个神经网络结构为五层，其中第一层为“输入层“，第二层为“模糊化层”，第三层为“模糊推理层”，第四层为“归一化层”，第五层为“解模糊输出层”。是比较关键的一层，即模糊推理层，这一层的每个节点代表一条模糊规则，其每个节点的输出值表示每条模糊规则的激励强度。是模糊神经网络的解模糊层，即模糊神经网络的清晰化。为输入变量的语言变量值，通常是模糊集中的。
模糊-神经网络控制 原理与工程应用(绪论)
ResumeProject的博客
12-27 2182
这样，有两种类型的模糊控制器，即具有确定性输入输出的模糊控制器和具有模糊性输入输出的模糊控制器。前四种属于基于基本参数调整的自适应模糊控制器，第五和第六种为基于模型的自适应模糊控制器，而第七到第九种为基于智能算法的自适应模糊控制器。他们进一步将这一研究推广到其他推理方法下的各类Mamdani模糊控制器，指出基于不同推理方法的简单模糊控制器实际上是不同的非线性PI（比例积分）控制器，其增益是可变的（Ying，1993）。通过调整隶属函数的形状和参数，实现对模糊集合的适应性调整，以更好地适应系统的非线性特性。
【MATLAB数据处理实用案例详解（19）】——利用神经模糊控制实现对洗衣机的控制
Wendy的博客
04-28 4358
20世纪90年代初期，日本松下公司推出了神经模糊控制全自动洗衣机这种洗衣机能够自动判断衣物质地的软硬程度、衣量多少、脏污程度和性质等，应用**神经模糊控制技术**，自动生成模糊控制规则和隶属度函数，预设洗衣水位、水流强度和洗涤时间，在整个洗衣过程中实时调整这些参数，达到最佳的洗衣效果。 洗衣机的主要被控参量为洗涤时间和水流强度，而影响这一输出参量的主要因子是被洗 物的浑油程度和浑浊性质，后者可用浑浊度的变化率来描述。在洗涤过程中，油污的浑浊度变化率小，泥污的浑浊度变化率大。因此，浑浊度及其变化率可以作为控制
模糊pid和神经网络pid对比,基于神经网络的PID控制
m0_54846070的博客
10-13 3106
(1）增量型算法不需做累加，计算误差后产生的计算精度问题，对控制量的计算影响较小。位置型算法用到过去的误差的累加，容易产生较大的累加误差。（2）增量型算法得出的是控制的增量，不会影响系统的工作。位置型算法的输出是控制量的全部输出，误动作影响大两个的表达式都不同可以看看百度百科。
PID控制器、模糊控制器、神经网络控制器的对比仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
02-06 6429
究其原因是因为神经控制还是一门新学科，在社会上并不普及，为数众多的人甚至连“神经控制”都还没有听说过，神经系统的研究还处于摸索探讨阶段，神经网络虽然有了一些所谓的“理论”，但并不成熟，甚至连隐层节点的作用机理这一类简单的理论问题都没有搞清楚。而智能控制的“年龄”比神经网络还要年轻，现阶段的智能控制就没有理论。优点是神经控制器的设计与被控制对象的数学模型无关，这是神经控制器的最大优点，也是神经网络能够在自动控制中立足的根本原因。在模糊控制器的设计过程中，选择合适的论域和量化因子、比例因子是至关重要的。
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