文档介绍：譬,霉鳓基于遗传算法的模糊神经网络控制器设计哈尔滨理工大学工学硕士学垃论文甍蓄年
基于遗传算法的模糊神经网络控制器设计摘要本论文探讨了当前国际学术界的热点一一遗传算法和模糊神经网的矛盾,研究探讨了一种改进的饕J峭ü韵钟兄秩骸霸缡臁程度评价指标不足之处的分析,设计出了一种物理意义清楚、运算量小的新指标,有效避免了较差个体带来的不利影响,并在此基础上实现交叉概率环和变异概率5淖允视Φ髡法,使网络的全局收敛性能力得到了明显提高。为仿真对象,验证了本论文提出的基于哪:窬缈刂破鞯目明它们在智能控制领域具有巨大的应用潜力,因此人工智能领域的研究将是今后一个非常重要的研究方向。关键词遗传算法;模糊神经网络;倒立摆络岢隽艘恢指慕允视σ糯惴,在提高解的品质和加快算法收敛速度方面进行了有益探索,并建立了一种基于盗返男型模糊神经网络控制器,该控制器具有自适应学习的能力。本文研究主要内容如下:针对许多实际应用中存在的遗传算法全局收敛性能与收敛速度之间在砺鄣幕∩希芯苛艘恢中碌腇模型,与常用模型相比,该模型不仅计算简单、收敛速度块,而且具有明显的物理意义,并论证了该网络的全局逼近性,为其用于实际建模提供了理论依据。针对传统学习算法存在的学坦区和局部极小点等不足,探讨了基于腇学习方采用本论文提出的托滦虵控制器,以单级倒立摆作行性。遗传算法、模糊控制与神经网络相结合的控制策略具有显著的优点,表
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第滦髀谍越来源、研突目的、⒄埂随着科学技术的飞速发展,现代工业控制系统变的越来越复杂。现代工业有许多寒知帮不确定的模糊因素,导致了控制瓣标的多样悭,搬深了各种鼹标之藏豹矛詹。悉传统控穰系统酌分褥与设诗是建立在穗确数学模鍪懿蓥稿上,并遵循~姥理想的假设条件将实际对象简化后褥到的数学模型,对于复杂系统往往得不到理想的控制效果。另外传统控制的锫部分之间相互依赖,若冀中一部分发袋故障,则熬个系统可能糍痪。然两有缀验斡操作工人髑专家却熊适时准确蟪对复杂酶系统避雩亍控翻,遮就绘予我稻扁示:模藏入的善于表达知识、逻辑茨:呒评与大脑神经结构瓷窬,遮就是控制理论发展的第三阶段一智能控制,它主要用来解决复杂不确定性系统的控制问题。传缓谯伍方法要求疆霞嶷二豹巍数其有连续霉微牲,实驻中豹诲多绩撬爨不具备这黧条件,且传统优化算法笼法解决复杂黼数的多极值闯题。按照这尔文的进化论演化而来的遗传算法是建立在自然选撵和自然遗传举机理基础上的迭代自适藏概率性搜索黧法,被广泛用于函数优化、自动控制、机器学习、神经霹终、貔坏饕咭泼锸读训攘煊颍遣途雎雌喔丛遇蔡獗R获蛏S夼⑿方法。它的突出优点怒便于同模糊逻辑和神经网络综合应用,这就为智能控制钎辩复杂不确定穗系统豹控铡润题,采蠲邋年来在国浅外出现豹智畿控制与遗传算法的先进技术,把模糊逻辑、神经网络和遗传算法三者有机结合起来,力求研究出一种新的模糊神缀网络控制器,从而达到性能最优的控制效控制理论的发展缀历了古典控制理论与现代控制理论鼹个阶段,正簌向大控制系统的结构和参数具有高维型性、时变性均非线性;系统及其外部琊境具进一步的研究与发展淀入了新的活力。累。哈尔滨理正大学工学硕士学位论文
.、神经网络及遗传算法的研究蘩础上,透遵对近年来密蠛熬将模赣羧镧与入工管§￡箕缝分支糯惴ㄓ胂砺示络谢岷系难芯咳鹊憬猩钊胙芯浚⒘φ溲芯砍晒τ糜谑导氏低的控制中,最终达到对自动控制系统的最佳控制。在联论研究中,不瞧要对模糊逻辑技术遗行深入研究,委重要煎建装将模糊逻辑与神经网络及遗传算法的相关理论进行有机结合,并力争将其研究成果应用于嶷际控制系统。因此,对该课题的深入研究具有非常敷要的理论和宓际砺垡庖澹航:刂朴肴斯ぶ悄艿钠渫戏种せ慕岷显谝怀还有许多问题没有鹪决。近年来,模糊控制技术得到了蓬勃发展,已成为锣能控割懿一个主要分支,毽蓥敛晚翱刂谱纫获蛑笠7椒ǎ耵瓤夭迷谟肴斯げ导室庖澹嚎M亓四t倏刂菩碌挠θ剂煊颍=饩鍪导手懈丛涌刂系统豹疑难润蘧提袋了一耱蓑豹鸯散方法。本漾怒萼孥模鞠逻瓣与茬裁赣域孛静了模糊控制的工业应用领域,为解决实际复杂控制系统的疑难问题提供一种新模糊控制、人工神经网络及其耀关理论的研究针瓣二—土⑵摺履甏芟N倘聊芈深入的研究,了解其数学基础,掌握一些通用的模糊控制算法以及模糊控制器的结构和设计。了解人工神经网络的基本原理、深入研究神经网络的学习控遗传算法及其相必理论的研究芯康哪康芯堪暌庖意义:由于模糊控制的发展历史只有近年,是一项新兴的技术,在理论和成用上能领域的~些其他新技术相结合的方面还缺少黼层次的应用和发