模糊控制神经网络 csdn

模糊控制神经网络是一种结合模糊控制与神经网络的智能控制方法。它的核心思想是借鉴模糊控制中的模糊推理和模糊控制规则，与神经网络的学习能力相结合，实现对复杂系统的模糊控制。

模糊控制神经网络具有较强的适应性和鲁棒性。它通过学习训练数据，将输入和输出之间的模糊关系建立起来，并能够通过神经网络的学习能力进行优化和调整，从而实现对系统的精确控制。同时，模糊控制神经网络还具有较强的抗干扰能力，能够有效处理噪声和干扰的影响。

模糊控制神经网络在实际应用中具有广泛的应用前景。它可以应用于各种复杂的控制系统中，包括工业自动化、机器人控制、交通管理等领域。通过学习和优化，模糊控制神经网络不仅能够实现对系统的精确控制，还能够适应系统动态变化和外部干扰，提高控制系统的性能和鲁棒性。

总的来说，模糊控制神经网络是模糊控制与神经网络相结合的智能控制方法，具有较强的适应性和鲁棒性。它在实际应用中具有广泛的应用前景，可以帮助我们解决各种复杂控制问题。