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J-GLOBAL ID：202102218427852639   整理番号：21A0538770

適応ニューラルネットワークに基づくファジィ制御パラメータの最適化アルゴリズムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Optimization Algorithm of Fuzzy Control Parameters Based on Adaptive Neural Network

著者 (3件)： Li Hao (Changchun University,College of Electronic Information Engineering,Changchun,China) ,  Yu Haoyu (Changchun University,College of Electronic Information Engineering,Changchun,China) ,  Li Xuejun (Changchun University,College of Electronic Information Engineering,Changchun,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CAC  ページ： 3889-3893  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ファジィコントローラにおけるファジィルールとパラメータ設定に狙いを定めて,それは手動経験の反復試行と誤差に頼り,それは理解と主観的偏差の問題を持っている。本論文は適応ニューラルネットワークに基づくファジィ制御パラメータ最適化アルゴリズムを提案して,それは既存のファジィ制御装置のパラメータを最適化することができた。大量の既知データに従って,最小二乗法と逆伝搬法を用いて,ファジィコントローラの前部とバックのパラメータを計算,調整した。それはファジィコントローラにおけるメンバーシップ関数の分布の自己適応調整とファジィルールパラメータの設定を実現して,ファジィコントローラのパラメータの最適化と調整を完了した。電子スロットル制御システムのシミュレーションおよび検証を通して,適応ニューラルネットワークに基づくファジィ制御パラメータ最適化アルゴリズムは,より速い応答速度およびより小さなオーバーシュートを持ち,そして,それはまた,パラメータ摂動に対してロバストであった。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  *最適化 ,  *最適化手法 ,  オーバシュート ,  メンバシップ関数 ,  摂動 ,  曖昧さ ,  ロバスト性 ,  逆伝搬法 ,  ファジィコントローラ
準シソーラス用語： 自己適応 ,  ファジィルール ,  制御パラメータ ,  応答速度 ,  適応ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応ニューラルネットワーク ,  ファジィ ,  制御パラメータ ,  最適化アルゴリズム ,  研究