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1000-3428(2008)22-0231-03
- 针对传统的PID 控制器参数固定而导致在控制中效果差的问题，提出一种基于模糊RBF 神经网络智能PID 控制器的设计方法。 该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点，将模糊控制与RBF 神经网络相结合以在线调整PID 控制器参数，整 定出一组适合于控制对象的kp. ki. kd 参数。将算法运用到电机控制系统的PID 参数寻优中，仿真结果表明基于此算法设计的PID 控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。-Fixed for the traditional PID
0700013
- 基于RBF神经网络和模糊神经元控制方案, 直接驱动机器人 -Neuron Control Based on RBF Network and Fuzzy Scheme for a Direct Drive Robot
085321
- 基于模糊神经网络模型，RBF神经网络控制研究 -RBF Control Research based on Fuzzy Neural Model
9656565
- 一种新的基于遗传算法的模糊C-均值聚类的RBF神经网络-A New RBF Neural Network with GA-based Fuzzy C-Means Clustering Algorithm for SINS Fault Diagnosis
87532
- 基于RBF神经网络的模糊隶属度函数的参数学习算法 -Learning Algorithm of Parameters about Fuzzy Membership Functions Based on the RBF Neural Network