什么网站做调查能赚钱,陕西建设网综合服务中心网站,安贞网站建设,网站广告尺寸模糊系统是一种基于知识或规则的控制系统#xff0c;从属于智能控制#xff0c;通过简化系统的复杂性#xff0c;利用控制法来描述系统变量之间的关系#xff0c;采用语言式的模糊变量来描述系统#xff0c;不必对被控对象建立完整的数学模型。相比较传统控制策略#xf…模糊系统是一种基于知识或规则的控制系统从属于智能控制通过简化系统的复杂性利用控制法来描述系统变量之间的关系采用语言式的模糊变量来描述系统不必对被控对象建立完整的数学模型。相比较传统控制策略适合对非线性、时变和模型不完全系统进行控制有着较好的鲁棒性、适应性和不错的容错性。
神经网络可以自适应调整结构参数以应对新的样本输入使特定输入能够生成相应的期望输出在模式识别和数据拟合方面表现不错。神经网络具有并行结构对数据进行并行处理可以解决控制系统中的大规模实时计算问题。神经网络是基于历史数据进行训练训练完成的网络具有了归纳能力可以实现在线的自适应调节。
一般情况下神经网络不能直接处理结构化的知识通过大量训练数据借助自学习过程使用并行分布结构来估计输入到输出的映射关系。在模糊控制中隶属度函数及控制规则的固定不适合被控过程的变化在一定程度上影响了控制效果。在这种情况下将模糊控制和神经网络结合起来为模糊系统建立行之有效的决策规则利用神经网络的自学习和自适应能力实现模糊控制规则的在线修改和隶属度函数的自动更新使得模糊控制具有自学习和自适应能力。
鉴于此采用模糊小波神经网络进行预测研究运行环境为MATLAB 2018。 function w wavelet( x, a, b )
%WAVELET 函数
%a不能为0
z (x - b) / a;
z z^2; % 此行和下一行使用z来表示z^2
完整代码https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWWmpdq
w (1 - z) * exp(-z/2) / sqrt( abs(a) ); % 使用z来表示z^2 工学博士担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》《控制与决策》等期刊审稿专家擅长领域现代信号处理机器学习深度学习数字孪生时间序列分析设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
