Fuzzy logik, neurala nätverk och genetiska algoritmer är tre populära artificiell intelligens tekniker som används i många tillämpningar. På grund av sina olika egenskaper och fördelar håller de för närvarande på att undersökas och integreras för att bilda nya modeller eller strategier inom områdena systemkontroll. I detta papper, en neuro-fuzzy controller (kallas NFCGA) baserat på radiala funktion neurala nätverk är avstämd automatiskt med hjälp av genetiska algoritmer (GA). En linjär kartläggningsmetod används för att koda GA-kromosomen, som består av bredden och mitten av medlemsfunktionerna, och även regulatorns vikter. Dynamisk crossover- och mutationsannolikhet tillämpas också för snabbare konvergens av GA-utvecklingen. Applicering av NFCGA på en laddtank vätskenivå laboratorieprocess undersöks i detta papper. Jämfört med en manuellt inställd konventionell luddig logisk controller och en PID controller som tillämpas på samma process, NFCGA visar betydande robusthet och fördelar.
I REF appliceras GAs för att offline stämma en neuro-fuzzy controller för en laboratorieskala kopplade tanken flytande nivå realtidskontroll med hjälp av en linjär anläggning modell identifiering.
Tuning Of A Neuro-Fuzzy Controller By Genetic Algorithms With An Application To A Coupled-Tank Liquid-Level Control System
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B: Cybernetics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}