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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:王盈中
研究生(外文):Wang,Ying-chung
論文名稱:以訓練資料學習模糊控制器之新法則
論文名稱(外文):new algorithm for learning of fuzzy controller from training
指導教授:簡江儒
指導教授(外文):Chien,Chiang-Ju
學位類別:碩士
校院名稱:華梵大學
系所名稱:機電工程研究所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
中文關鍵詞:模糊規則庫擴充式學習法則修正型擴充式學習法則
外文關鍵詞:fuzzy rule baseextension learning algorithmmodified extension learning algorithm.
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近年來,模糊規則式系統(fuzzy rule-based system)已經成功地應用在許多控制領域[2,,4]上。從理論的觀點來看,論文[11,17,20]已經證明模糊系統為任意非線性函數的萬能逼近器(universal approximators)基本上,一組語意式的控制規則(linguistic control rules)是構成模糊控制系統的主要部份,然而模糊規則庫的建立,卻是模糊控制器設計中最重要,也是最為困難的部份。大部份的模糊規則是透過專家的設計,亦即設計者本身必須是一個非常了解系統的專家,方能設計模糊規則庫,若設計者本身不是專家,則模糊規則的取得將會非常困難。

In recent years, fuzzy rule-based systems have been widely and successfully applied to many control domains [2, 3, 4]. From a theoretical point of view, fuzzy logic systems were proven as universal approximators of any nonlinear continuous function on a compact set to arbitrary accuracy [11, 17, 20]. Basically, a set of linguistic control rules is the kernel of a fuzzy inference system, which provides a approximate reasoning algorithm to convert expertise-oriented linguistic control strategies.

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