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针对飞行仿真转台系统的非线性问题 ,提出了基于模糊神经网络的自适应控制方法 ,并且提出了新的推理算法 ,该控制方法结合了神经网络和模糊推理的优点 ,可以更合理地选择初始权值 ,既可提高神经网络的学习过程又可在线寻优模糊规则 ,通过实验表明该控制方法可以明显提高控制系统的跟踪性能 ,并且具有很强的对外干扰和非线性因素的鲁棒性。