专家控制与神经元控制结合算法的研究

提出了一种改进的神经元控制算法，此算法采用专家控制与神经元控制相结合的方法，有效地解决了神经元网络控制时学习速度较慢、动态响应过程长、克服扰动不力等问题，具有较强的鲁棒性。控制性能优于经典ＰＩＤ方法。典型工业过程对象的仿真表明了本算法的可行性和有效性。