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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.1
- 수록면
- 228 - 236 (9page)
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In this paper, we present a neuro-fuzzy controller which unifies both fuzzy logic and multi-layered feedforward neural networks. Fuzzy logic provides a means for converting linguistic control knowledge into control actions. On the other hand, feedforward neural networks provide salient features, such as learning and parallelism. In the proposed neuro-fuzzy controller, the parameters of membership functions in the antecedent part of fuzzy inference rules are identified by using the error backpropagation algorithm as a learning rule, while the coefficients of the linear combination of input variables in the consequent part are determined by using the least square estimation method. Finally, the effectiveness of the proposed controller is verified through computer simulation for an inverted pole system.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Neuro-fuzzy controller
3. Simulation and analysis
4. Conclusion
References
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