给予神经网络的模糊控制

时间: 2023-10-31 10:07:25 浏览: 155
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神经网络与模糊控制

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神经网络的模糊控制是将模糊逻辑与神经网络相结合,用于处理模糊信息和不确定性问题。模糊控制的目标是通过将输入变量模糊化,然后使用模糊规则对模糊输入进行推理,最后将模糊输出反模糊化为确定的输出。 在神经网络的模糊控制中,通常使用模糊系统来定义输入输出之间的关系。模糊系统由模糊集合、模糊规则和模糊推理机制组成。神经网络被用来学习和优化模糊系统的参数。 具体而言,神经网络可以用于优化模糊系统的隶属函数、模糊规则的权重和输入输出之间的映射关系。通过训练神经网络,可以得到更准确的模糊控制系统,提高其响应能力和适应性。
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