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该文首先引入一种具有快速算法的补偿模糊神经网络。通过对粗糙集理论中的贪心算法进行改进,提出一种新的模糊化方法,并将此方法运用到补偿模糊神经网络的输入模糊化和规则提取中。通过用MATLAB编制程序进行仿真研究,证明改进后的网络与原补偿模糊神经网络相比,在精简决策规则、缩短训练时间、提高误差精度等方面都有显著改善。最后将改进后的网络应用到某位置伺服系统的扰动消除控制中,仿真结果表明此方法的有效性。