摘要
模糊双曲正切模型(Fuzzy hyperbolic tangent model,FHM)是一种全局模糊模型也是一种神经网络模型.根据此模型设计的控制器能够实现系统的性能指标达到最优.FHM与其他模糊模型相比,更加适用于对多变量及系统内部信息所知有限的非线性系统进行建模.本文依据FHM的模型发展历程对现有的研究成果加以总结,并对这一研究领域内待解决的问题和未来发展方向作了进一步的展望.
Fuzzy hyperbolic tangent model （FHM） is a global fuzzy model and also a neural network model. The controller based on the FHM can achieve the optimal performance index of the whole system. Compared to the existing fuzzy models, the FHM is more suitable to model a multi-variable nonlinear system, in which the information of plant is insufficient. This paper presents a survey of achievements in order of the development on the modeling of FHM. Finally, the problems and the future research direction are analyzed and discussed.
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第11期1849-1857,共9页
Acta Automatica Sinica
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2009CB320601)
国家自然科学基金(61034005
61374124)
中国博士后科学基金(2013M542018)资助~~
关键词
模糊双曲正切模型
广义模糊双曲正切模型
时滞模糊双曲正切模型
神经网络
Fuzzy hyperbolic tangent model （FHM）, general fuzzy hyperbolic tangent model, delay fuzzy hyperbolictangent model, neural network
