支持向量机-模糊推理自学习控制器设计
袁小芳
王耀南
孙炜
1.湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,4100822.湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,4100823.湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082
摘要：常规的模糊推理系统大多由专家经验建立模糊规则,自学习能力不强.提出了一种支持向量机-模糊推理系统,由支持向量机实现模糊推理系统的自学习,并设计了一种支持向量机-模糊推理自学习控制器.文章给出了自学习控制器的结构和学习算法,对比研究了变尺度梯度优化和混沌优化两种学习算法.针对非线性对象的仿真实验验证了该控制器的优良性能,控制效果比模糊逻辑控制器更好.
关键词：模糊逻辑模糊推理系统支持向量机自学习
分类号：TP18(自动化基础理论)
资助基金：中国科学院项目（非规范项目）(60375001)高等学校博士学科点专项科研基金(20030532004)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1-6 )
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