模糊控制技术：生成初始控制规则与神经网络应用

"该文主要讨论了模糊控制技术，特别是如何生成最初的控制规则，并涉及到神经网络在模糊控制系统中的应用。" 在模糊控制技术中，生成最初的控制规则是系统设计的关键步骤。这一过程涉及到对目标值偏差的分析。当取样时刻ti小于或等于阈值th时，首先找到偏差Ei等于设定值ZE时的情况，然后从这些Ei中找出最大的Ej。这个最大的Ej被送到判断机构2，以构建对应于当前取样时刻j的输出波形状态的控制规则。此外，同样需要找出Ei=ZE时的ΔEi的最大值ΔEj，这个ΔEj也会被用于构建控制规则。 模糊控制技术利用模糊逻辑来处理不确定性，通过定义语言变量和相应的模糊集，将输入转换为模糊规则，从而生成合适的控制输出。这种技术特别适用于那些难以用传统数学模型描述的复杂系统。 文章还提到了神经网络在模糊控制系统中的应用。神经网络作为一种模拟生物神经系统的计算模型，起源于对生物大脑工作方式的研究。它由多个简单单元（神经元）组成，通过连接权重进行信息传递和处理。神经元模型包括生物神经元模型和人工神经元模型，后者如图5.2所示，常见激活函数如图5.3所示。 神经网络可以根据结构、学习方式、性能、突触性质以及对生物神经系统的层次模拟进行分类。例如，前向网络和反馈网络是按照网络结构区分的，有教师学习和无教师学习网络则是按照学习方式区分的。图5.4展示了神经网络的结构示意图。 人工神经网络具有非线性、非局域性、非定常性和非凸性等特性，这使得它们能适应复杂的学习任务，如函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等。典型的神经网络类型包括Hopfield网络、BP网络、Blotzman机和ART网络。BP网络，即反向传播网络，是其中的重要类型，它采用反向传播算法调整权重，以减少预测输出与期望输出之间的误差，实现网络的训练和优化。BP算法包括正向传播和反向传播两个阶段，并通过误差信号调整权系数，如公式(5.5)所示。 总结来说，模糊控制技术和神经网络的结合为处理不确定性和复杂性的控制问题提供了强大的工具，尤其在生成控制规则和系统优化方面展现出了卓越的性能。