Chung-Hua University Repository:Item 987654321/33810
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    题名: Adaptive TSK-type Self-evolving Neural Control for Unknown Nonlinear Systems
    作者: 林友雄
    Lin, Yu-Hsiung
    贡献者: 電機工程學系
    Electrical Engineering
    关键词: 適應性控制;類神經控制;TSK型類神經網路
    adaptive control;neural control;TSK-type neural network
    日期: 2012
    上传时间: 2014-06-27 02:31:06 (UTC+8)
    摘要: 本論文針對渾沌同步控制系統提出了一種新型的智慧型控制系統，所提出的控制系統包含一個類神經控制器與一個補償控制器。類神經控制器主要利用自進化TSK型類神經網路來實現，補償控制器利用克服類神經網路的學習誤差。最後，模擬結果充分顯示所提出適應性自進化TSK型類神經控制器之優越學習性能。
    In this paper, a real-time approximator using a
    TSK-type self-evolving neural network (TSNN) is studied. The
    learning algorithm of the proposed TSNN not only
    automatically online generates and prunes the hidden neurons
    but also online adjusts the netw
    显示于类别:[電機工程學系] 研討會論文

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