【摘 要】
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提出一种基于神经网络的模糊控制器，它可将抽象的控制规则转化为多层神经网络的一对输入、输出样本。通过ＢＰ学习虎法侃得网络记忆这些样本，并以“联想记忆”的形式不使用获得的经
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提出一种基于神经网络的模糊控制器，它可将抽象的控制规则转化为多层神经网络的一对输入、输出样本。通过ＢＰ学习虎法侃得网络记忆这些样本，并以“联想记忆”的形式不使用获得的经验对对象实施控制。这种控制方案可用于对受控制对象缺乏精确的数学描述或具有时滞、高阶等难以用现有的控制的复杂系统。仿真结果证明了这种方法的有效性。
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