智能控制理论及应用 王耀南 孙炜 第6章 模糊神经网络新

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6.1
模糊控制与神经网络的结合
2、神经与模糊模型。该模型根据输入量的不同性质分别由神经网络与 模糊控制直接处理输入信息，并作用于控制对象，更能发挥各自的控 制特点。
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6.1 模糊控制与神经网络的结合
目前神经元网络与模糊技术的结合方式，大致有下列三种： 1、神经元、模糊模型。该模型以模糊控制为主体，应用神经元网络， 实现模糊控制的决策过程，以模糊控制方法为“样本”，对神经网络 进行离线训练学习。“样本”就是学习的“教师”。所有样本学习完 以后，这个神经元网络，就是一个聪明、灵活的模糊规则表，具有自 学习、自适应功能。
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6.1
模糊控制与神经网络的结合
2、模糊、神经模型。该模型以神经网络为主体，将输入空间分割成若 干不同型式的模糊推论组合，对系统先进行模糊逻辑判断，以模糊控 制器输出作为神经元网络的输入。后者具有自学习的智能控制特性。
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第六章 模糊神经网络
模糊系统和神经网络控制是智能控制领域内的两个重要分支。模 糊系统是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的一类系统，这一方法本身 就明确地说明了系统在工作过程中允许定性知识的存在。另一方面， 神经网络在计算处理信息的过程中所表现出的学习能力和容错性来自 于其网络自身的结构特点。 模糊神经网络是一种集模糊逻辑推理的强大结构性知识表达能力与 神经网络的强大自学习能力于一体的新技术，它是模糊逻辑推理与神 经网络有机结合的产物。
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.1 模糊联想存储器(FAM)
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.2 模糊推理神经网络
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