Neural Fuzzy Control Systems with Structure and Parameter Learning (PDF)
(Sprache: Englisch)
A general neural-network-based connectionist model, called Fuzzy Neural Network (FNN), is proposed in this book for the realization of a fuzzy logic control and decision system. The FNN is a feedforward multi-layered network which integrates the basic...
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Produktinformationen zu „Neural Fuzzy Control Systems with Structure and Parameter Learning (PDF)“
A general neural-network-based connectionist model, called Fuzzy Neural Network (FNN), is proposed in this book for the realization of a fuzzy logic control and decision system. The FNN is a feedforward multi-layered network which integrates the basic elements and functions of a traditional fuzzy logic controller into a connectionist structure which has distributed learning abilities.In order to set up this proposed FNN, the author recommends two complementary structure/parameter learning algorithms: a two-phase hybrid learning algorithm and an on-line supervised structure/parameter learning algorithm.Both of these learning algorithms require exact supervised training data for learning. In some real-time applications, exact training data may be expensive or even impossible to get. To solve this reinforcement learning problem for real-world applications, a Reinforcement Fuzzy Neural Network (RFNN) is further proposed. Computer simulation examples are presented to...
Bibliographische Angaben
- Autor: Chin-Teng Lin
- 1994, Englisch
- ISBN-10: 9814354244
- ISBN-13: 9789814354240
- Erscheinungsdatum: 08.02.1994
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 38 MB
- Mit Kopierschutz
Sprache:
Englisch
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