- 一种基于模糊神经网络的机器人控制技术-传统的机器人控制技术大多是基于模型的控制方法，无法得到满意的轨迹跟踪效果，模糊控制和神经网络等人工智能的发展为解决机器人轨迹跟踪问题提供了新的思路。本文采用高斯函数作为模糊隶属函数，将模糊控制与神经网络相结合。利用神经网络实现模糊推理，运用了一种模糊高斯基函数神经网络．并用于两关节机器人的轨迹跟踪控制。
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机器人 模糊神经网络
- 摘要：研究了模糊控制与神经网络两者相结合构成的模糊神经网络控制策略，实现了模糊神经网络控制算法在PLC中的软件编程，它不依赖于被控对象精确的数学模型，将模糊神经网络控制器应用于温度控制系统中，获得了良好的
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PLC 模糊神经网络 温度控制
- 1引言水泥生产过程是一个复杂的理化反应过程，具有大惯性，纯滞后，非线性的特点，系统工况复杂，建立系...
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现场总线 模糊神经网络 炉温度控制
- 本文提出了一种基于模糊神经网络的电机故障预测新方法。该方法将时间序列与模糊神经网络结合，同时引入时差法，对电机状态进行预测，从而提高了预测精度，减少了系统误差。仿真结果表明，该预测方法的误差明显较小，是一种较实用的预测方法。
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模糊神经网络 电机 故障预测 方法
模糊神经网络介绍
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