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《计算智能方法优化设计模糊控制系统现状与展望》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、北京金属学会第五届冶金年会征文计算智能方法优化设计模糊控制系统：现状与展望罗熊1,2，孙增圻2（1.北京科技大学信息工程学院，北京100083；2.清华大学计算机科学与技术系，北京100084）摘要：计算智能方法优化模糊控制系统是近年来的研究热点,这里对此研究方向进行了综述:首先简要介绍了模糊控制;然后按使用计算智能方法的不同,分成六大类,详尽分析了计算智能方法优化模糊控制系统的研究现状;最后对下一步的研究工作进行了展望.关键词：模糊控制系统;计算智能;优化设计;知识库中图分类号：TP273.4文献标识码：AStatusandDevelopmentofOptimalDesignforFuzz
2、yControlSystemBasedonComputationalIntelligenceAlgorithmsLUOXiong1,2,SUNZeng-qi2（1.SchoolofInformationEngineering,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing100083,China;2.DepartmentofComputerScienceandTechnology,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China.Correspondent:LUOXiong,E-mail:robertxiongluo
3、@gmail.com)Abstract：Inrecentyears,optimaldesignforfuzzycontrolsystembasedoncomputationalintelligencealgorithmsisthehotspotintheresearchfield.Here,itissurveyed.Firstly,thebasictheoryoffuzzycontrolisintroduced.Then,theprogressmadeinrecentyearsareanalyzedindetail.Theyareclassifiedintosixkindsaccording
4、tocomputationalintelligencealgorithmsusedinthepracticalsituation.Finally,theresearchdirectionsinthefutureareproposed.Keywords：Fuzzycontrolsystem;Computationalintelligence;Optimaldesign;Knowledgebase注：本文已在刊物《控制与决策》（ISSN1001-0920；CN21-1124/TP）2007年第22卷第9期上发表（页码：961-966），已被EI检索（检索号:074410900119）基金项目：国
5、家自然科学基金资助项目(60604010,90405017);国家重点基础研究专项基金资助项目(973计划项目)(2002CB312205);中国博士后基金资助项目(2005038078).作者简介：罗熊(1976－),男,长沙人,副教授,博士后,从事智能优化算法、智能机器人系统等研究;孙增圻(1943－),男,江苏靖江人,教授,博士生导师,从事智能控制、模糊神经网络和智能飞行控制等研究.北京金属学会第五届冶金年会征文1□引言模糊控制是模糊集合理论应用的一个重要方面.成功应用模糊控制的关键之一是要有效结合专家的经验知识，提高模糊控制系统的学习能力，慎重选择系统的设计参数.在系统设计过程中，遇
6、到了一些困难：在模糊控制规则的优化和选取方面，主要依赖于专家的先验知识，当系统规模变得愈加复杂时，规则优化选取的工作量将巨增，仅凭人工将难以胜任；模糊变量的各个模糊子集的隶属度函数也对模糊控制系统的性能产生重要影响，需要优化确定多个参数，这是一个全局寻优问题，传统解决方法是反复试凑，同样难以满足复杂系统的要求.为克服这些不足，很多理论技术被应用到这一领域，其中，比较典型的是神经网络技术以及各种计算智能方法等.9北京金属学会第五届冶金年会征文神经网络对环境的变化具有较强的自适应能力，可以结合神经网络的学习和分布处理能力来训练模糊规则，提高整个系统的学习和表达能力.不过，神经网络学习算法也存在着
7、容易陷入局部极值，收敛速度较慢，以及网络训练时间和效果过于依赖初始值等不足，因此，还需要进行相应的改进.为有效弥补神经网络方法的不足，可以引入各种计算智能方法来优化设计模糊控制系统.这是一种比较有效的改进措施，这个方面的研究近年来蓬勃发展，取得了许多成果.2□模糊控制简介在对模糊控制系统的优化设计中，主要集中在对模糊控制器的处理.模糊控制器是模糊控制系统的核心，它主要由4个部分组成[1]：“模糊化”负责将输入
