摘要：为了表明模糊神经网络控制器比较适合于控制快速、多变量、强非线性、绝对不稳定系统,可以克服用模糊神经网络控制多变量系统时的规则组合爆炸问题,本文提出用递阶模糊神经网络控制二级倒立摆.这种方法可以有效地减少多变量输入的模糊神经网络控制器的规则数,有利于利用专家的控制经验初始化网络参数,从而有利于下一步利用遗传算法对其进行优化.实验结果表明:与线性最优控制相比,本文方法的控制效果好、鲁棒性强.

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