本文着重研究高阶非线性多智能体系统的自适应自适应模糊控制。 通信网络是具有固定拓扑的无向图。 每个代理由高阶积分器建模，该积分器具有未知的非线性动力学和未知的干扰。 在backstepping框架下，为每个代理设计了一个鲁棒的自适应模糊控制器，以使所有代理最终达成共识。 而且，从每个代理程序的控制器设计仅需要其自身及其邻居之间的相对状态信息的意义上说，这些控制器是分布式的。 一个四阶仿真实例证明了该算法的有效性。
2022-03-23 16:40:43
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从优化模糊控制器的角度出发，讨论了变论域思想和伸缩因子的概念，同时就量化、比例因子和伸缩因子的关系进行了分析，进而阐述了一般情况下两种伸缩因子的选取方法；在此基础上将模糊PID和变论域思想想结合，形成变论域自适应模糊PID控制结构；最后通过某复杂非线性系统进行仿真研究，结果表明该方法达到了预期目的，优越性明显。
2022-03-16 18:24:19
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常用的模糊推理模型，Matlab仿真，fuzzy文件夹中是对数据的评估，自适应模糊里的数据可自我学习
2021-12-06 09:13:42
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matlab开发-基于自适应模糊控制性能的混合有源滤波器。英德瑞尔Saki（英德瑞尔Saaki）
2021-11-15 17:31:00
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为了实现启发式优化算法的自适应参数调整， 避免算法陷入局部最优，提高算法的精度为解决参数辨识问题，采用自适应模糊粒子群算法（AFPSO）提出了从自动调整的三个方面对基本算法进行改进的建议参数，种群拓扑和突变特征。
2021-11-01 18:36:40
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提出基于最优分类标准的核学习方法,这个标准类似于线性鉴别分析和核Fisher判别式。并把此算法应用于模糊支持向量机多类分类器设计上,在ORL人脸数据集和Iris数据集上的实验验证了该算法的可行性
2021-10-29 15:57:12
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