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Rivenditori Ghd Milano basato su regole Fuzzy possedere la

Rivenditori Ghd Milano

Anche se le reti neurali backpropagation multistrato (BPNN) hanno dimostrato un elevato potenziale nel ramo non convenzionali di controllo adattativo, il suo tempo di formazione lungo di solito scoraggia le loro Ghd Piastre Professionali applicazioni nell'industria. Inoltre, quando sono formati in linea di adattarsi a piantare variazioni, il fenomeno overtuned solito si verifica. Per superare la debolezza del BPNN, proponiamo una rete neurale Fuzzy inferenza (NFIN) nel presente documento adeguato controllo adattativo di Rivenditori Ghd Milano sistemi vegetali pratici in generale, e per il controllo della temperatura di un sistema adattativo bagnomaria in particolare. Il NFIN è intrinsecamente un TSK modificato (Takagi-Sugeno-Kang) -tipo modello basato su regole Fuzzy possedere la capacità di apprendimento della rete neurale. In contrasto con le reti generali adattative neurali fuzzy, in cui le regole devono essere decise in anticipo prima di effettuare il parametro di apprendimento, non ci sono regole inizialmente nella NFIN. Le regole del NFIN vengono creati e adattati come on-line procede attraverso la struttura contemporanea e l'identificazione dei parametri di apprendimento. Il NFIN è stato applicato a un sistema di controllo della temperatura del bagno. Rispetto alla BPNN secondo la medesima procedura di formazione, i risultati del controllo dimostrano che non solo può il NFIN ridurre notevolmente il tempo di allenamento e di evitare il fenomeno overtuned, ma l'ha anche NFIN perfetta capacità normativa.
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