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COMPETITIVE LEARNING ALGORITHM FOR FUZZY RULE OPTIMIZING TO A MOBILE VEHICLE

机译：面向汽车的模糊规则优化的竞争学习算法

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By merging the neural network, competitive learning algorithm and fuzzy control, the neural network-based adaptive fuzzy control system is proposed. This system can produce more reasonable fuzzy rules by the competitive (clustering) algorithm, and control the object by the optimized fuzzy rules. Experiments and some future considerations are also given.

机译：通过将神经网络，竞争学习算法和模糊控制相结合，提出了基于神经网络的自适应模糊控制系统。该系统可以通过竞争（聚类）算法产生更合理的模糊规则，并通过优化的模糊规则来控制对象。实验和一些未来的考虑。

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来源
《Industrial Management》|2004年|P.172-176|共5页
会议地点 Okayama(JP)
作者
Fengzhi Dai; Yutaka Fujihara;
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作者单位

Department of Control Engineering, Matsue National College of Technology, Shimane, Japan;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工业计划与管理;
关键词
competitive learning; adaptive vector quantization; fuzzy rule optimizing;

机译：竞争学习；自适应矢量量化；模糊规则优化;

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