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搜索资源 - Genetic Algorithm Fuzzy Controller
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本文在分析城市交通信号控制研究现状和交叉*通信号控制原理、评价方
法的基础上，设计了单交叉*通信号两级模糊控制系统。分级模糊控制能有效
减少模糊规则数，易于提取模糊规则，适合于交通状况复杂的城市交叉*通信
号控制。但它存在难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数的问题。为此本文进
一步采用遗传算法对两级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化。本文提出的方
法具有分级模糊控制的优点，同时可以使模糊隶属度的选取更为合理，获得更好
的控制效果。对一个四相位单交叉口，利用MA
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针对遗传算法的特点，提出一种用模糊控制的方法来调整交叉概率和变异概率的改进模糊遗传算法及其算法结构，并 将其应用于神经模糊控制器的综合优化设计。-For the characteristics of genetic algorithm, a method using fuzzy control to adjust the crossover probability and mutation probability of improving the fuzzy genetic algorithm
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线性二次最优控制加权阵遗传算法优化适应度函数m文件；模糊控制器量化比例因子遗传算法优化适应度函数m文件-Linear quadratic optimal control weighted array genetic algorithm fitness function m documents quantization scale factor of fuzzy controller optimized by GA fitness function m file
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< 控制系统计算机辅助设计--MATLAB语言与应用>>系统地介绍了国际控制界最流行的控制系统计算机辅助设计语言MATLAB，侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、数学问题的MATLAB求解、线性系统计算机辅助分析、控制系统与其他复杂系统的Simulink建模，控制系统的计算机辅助设计方法，包括串联控制器、状态反馈控制器、多变量系统频域设计、PID控制器设计、最优控制器设计、LQG/LTR控制器设计、H2=H1 最优控制、分数阶控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制、遗传
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optimizing a fuzzy rule based PI controller with Genetic Algorithm
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optimization of a fuzzy rule based PI controller with using Genetic Algorithm
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基于遗传算法的模糊控制器优化设计，希望对大家有用！-Based on genetic algorithm optimization of fuzzy controller design, hope for all of us!
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传统PID控制器通常难以满足多变量、非线性、强耦合的步进电机动态响应和精
确调速要求,结合传统PID控制和模糊控制及遗传算法(GA)整定PID参数的优点,设计基于
模糊遗传算法的实时自适应步进电动机PID控制器,充分发挥传统和智能控制策略各自的优
势。仿真结果表明,该实时自适应步进电动机PID控制器,具有很好的自适应能力和抗负载扰
动能力。在稳定性、动态速度响应诸方面均优于传统的PID控制器和模糊控制器,系统达到了
较高调速性能和控制精度。
-Traditional PI
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一种基于遗传算法的自调整模糊PID控制器-Genetic algorithm based self-tuning fuzzy PID controller
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这是一篇关于分层分布式遗传算法的比较早的参考文献，于1996发表于Intellient Control ,IEEE检索；Arizona 大学Jinwoo Kim等人的研究成果。该论文详细介绍了分层分布式遗传算法的原理和设计理念、设计思路，接着用分层分布式遗传算法去优化模糊控制器，取得了很好的实际效果。-This is a hierarchical distributed genetic algorithm on the earlier references, published in 1996
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optimize the parameters of fuzzy controller-optimiztion of fuzzy proportional factor based on genetic algorithm
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基于量子遗传算法的倒立摆模糊控制器参数优化仿真程序-Quantum genetic algorithm based fuzzy controller for inverted pendulum simulation program optimization
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a design methodology is introduced that
blends the classical PID and the fuzzy controllers in an
intelligent way and thus a new intelligent hybrid
controller has been achieved. Basically, in this design
methodology, the classical PID and fuzz
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Adaptive fuzzy logic controller, genetic algorithm, linguistic hedge
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PID控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐，整定时需要控制对象的精确数学模型，而且整定往往是针对某一种具体工况进行的，缺乏自学习和自适应能力。模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点，具有函数逼近功能，具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计，借助于BP算法对局部性参数进行优化，将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程，构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器-Intelligent controller ba
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一种新的PID型模糊神经网络控制器的研究,
带Smith预估器的改进遗传算法
-A New PID-type Fuzzy Neural Network Controller based on Genetic Algorithm with improved Smith Predictor
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In this paper a Conventional PD Controller and Fuzzy Neural Controller for trajectory tracking of mobile robot
platform is presented. Using computed torque method is given input- torque on mobile robot wheels. The
locomotion control structure is
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Binary genetic algorithm with fuzzy controller algorithm Matlab code
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运用分布补偿法和极点配置法设计模糊控制器，其中配置极点运用遗传算法优化-Using distributed compensation method and pole assignment method to design the fuzzy controller, using genetic algorithm to optimize configuration of pole
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设计单级倒立摆的品级模糊控制器。运用串级模糊控制器控制单级倒立摆，内环模糊控制器控制角度，外环模糊控制器控制位移，运用种群遗传算法优化两个模糊控制器的参数。-Grade of single-stage inverted pendulum fuzzy controller is designed.Cascade fuzzy controller is used to control a single inverted pendulum, the inner ring control Angle o
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