模糊控制与神经网络控制的对比分析——基于计算智能原理及其应用
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简介：
本论文深入探讨了模糊控制和神经网络控制在计算智能领域的理论基础及实际应用，并对其优劣进行了详尽对比分析。
模糊控制与神经网络控制的比较：
相同点：
- 在处理信息的过程中都具有很强的容错能力，并且能够以一种不精确的方式处理不确定的信息。
- 处理问题或任务时，不需要依赖于对象的具体数学模型。
不同点：
- 模糊控制系统可以直接应用专家提供的规则（结构化知识）进行操作；然而它在适应环境变化方面表现较弱，获取新知识较为困难。
- 神经网络控制不能直接处理结构化的信息（需要大量的学习样本以建立输入到输出的映射关系），但是具有自我学习的能力，并且容易获得新的知识。
两者结合的优势：
当模糊控制系统和神经网络结合起来后可以形成所谓的“模糊神经网络”，这种组合方式具备以下优点：
- 可通过机器学习等方法获取新知识；
- 具备较强的自组织与适应环境变化能力；
- 能够增强系统的鲁棒性。
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