研究径向基函数模糊神经网络在船舶控制器设计中的应用,设计了一个新型的径向基函数模糊神经网 络控制器用以适应船舶在时变和不确定环境下的控制性能要求. 控制器设计的主导思想是在传统的径向基函数神经网络中增加一个模糊隐层,并采用遗传算法对控制器参数进行优化. 与传统方法相比,控制器模糊规则库的设计过程所需的先验知识更少. 最后采用Matlab 6. 1 的Simulink 工具以船舶运动模型为对象进行了船舶控制的仿真试验,结果证明了其有效性.

基于MATLAB的主成分RBF神经网络降水预报模型