%0 Journal Article
%T 支持向量机-模糊推理自学习控制器设计
%A 袁小芳
%A 王耀南
%A 孙炜
%J 控制理论与应用
%D 2006
%R 10.7641/j.issn.1000-8152.2006.1.001
%X 常规的模糊推理系统大多由专家经验建立模糊规则,自学习能力不强.提出了一种支持向量机-模糊推理系统,由支持向量机实现模糊推理系统的自学习,并设计了一种支持向量机-模糊推理自学习控制器.文章给出了自学习控制器的结构和学习算法,对比研究了变尺度梯度优化和混沌优化两种学习算法.针对非线性对象的仿真实验验证了该控制器的优良性能,控制效果比模糊逻辑控制器更好.
%K 模糊逻辑
%K 模糊推理系统
%K 支持向量机
%K 自学习
%U http://jcta.alljournals.ac.cn/cta_cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200601001&flag=1