训练RBF网络:使用AUV的仿真数据或实验数据训练RBF网络。 实时控制:将训练好的模糊RBF神经网络控制器应用于AUV的路径跟踪控制中,实现AUV的精准路径跟踪。 1.6 结论与展望 本文研究了基于模糊RBF神经网络的轨迹跟踪方法,结合了模糊逻辑和RBF神经网络的优点,能够更好地处理非线性和不确定性问题。通过理论分析和应用案例验证...
模糊RBF 神经网络,是模糊控制系统和 RBF 神经网络的结合。由于模糊系统的设计存在主观性,模糊控制的设计都是基于对专业人员实际经验的认识基础上的,所以把神经网络的能力融入到模糊系统中,使用分布式计算的神经网络表达,达到了模糊控制系统的自组织、自学习的效果。在模糊 RBF 神经网络中,神经网路的输入、输出层节点用于...