神经网络能够以任意精度逼近任意复杂的非线性关系,具有高度的自适应和自组织性,在解决高度非线性和严重不确定系统的控制方面具有巨大的潜力.但一般神经网络训练算法如BP算法训练速度慢,受初值影响大且易陷入局部极小点,该文提出了一种基于模糊神经网络的间接自校正控制系统,控制器以高斯隶属度函数的径向基函数(RBF)神经网络结构,利用改进的遗传算法(GA)对结构和参数进行同步优化,改进适应度函数指导搜索过程,在保证稳定情况下大大加快了收敛的速度.神经网络正向模型(NNP)利用弹性BP算法进行离线辨识,使得到的模型泛化性能好.
非线性 不确定性 遗传算法 模糊神经网络控制器 径向基函数 神经网络辨识