期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]深圳大学电子工程系
年 份:1998
卷 号:20
期 号:3
起止页码:35-39
语 种:中文
收录情况:AJ、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊
摘 要:本文将专家在平衡—模拟倒摆小车时记录下来的数据经处理后,用监督式学习的方法训练一前置式神经网络。训练后的神经网络派生出了一组专家尚未意识到或者表达不出来的规则,并将该规则构造的专家系统控制器与使用Quinlan的ID3算法推导出的规则构造的专家系统控制器进行比较。实验结果表明,神经网络算法学习出来的规则较ID3算法推导出的规则更为有效,且更有应用价值。本文成功地将该规则应用于火箭的姿态控制,一类似倒摆小车的问题。
关 键 词:专家系统 神经网络 火箭 姿态控制 倒摆小车
分 类 号:TP18] V448.22]
参考文献:
正在载入数据...
二级参考文献:
正在载入数据...
耦合文献:
正在载入数据...
引证文献:
正在载入数据...
二级引证文献:
正在载入数据...
同被引文献:
正在载入数据...