模糊神经网络在控制系统中的应用研究

模糊神经网络是目前实现智能控制的重要形式。模糊系统善于直接表示逻辑，适于直接表示知识，神经网络善于学习通过数据隐含表达知识。前者适于自上而下的表达，后者适于自下而上的学习过程，二者存在一定的互补、关联性。因此，它们的融合可以取长补短，可以更好地提高控制系统的智能性。

自适应神经模糊推理系统（ANFIS）是模糊推理系统的神经网络实现。它具有以任何精度逼近任何线性或非线性函数的功能，且其收敛速度快、误差小、所需训练样本少的特点。本课题主要研究ANFIS在电厂中的一些应用：热工对象的建模及其自适应控制等。研究结果表明，ANFIS在控制中有很好的应用效果和前景。