This paper presents an adaptive fuzzy control (AFC) for uncertain frac的简体中文翻译

This paper presents an adaptive fuz

This paper presents an adaptive fuzzy control (AFC) for uncertain fractional-order neural networks (FONNs) with input nonlinearities and unmodeled dynamics. System uncertainties and unknown parts of the nonlinear input are approximated by fuzzy logic systems (FLSs). Based on some proposed stability analysis criteria for fractional-order systems (FOSs), an AFC is designed to guarantee the asymptotic stability of the controlled system. Fractional-order adaptive laws (FOALs) are constructed to update adjustable parameters of FLSs. Our method can be used to control FONNs with/without sector nonlinearities in control inputs. It also allows us to generalize many existing control methods that are valid for integer-order neural networks to FONNs by using the proposed method. Finally, the effectiveness of the proposed method is demonstrated by simulation results.
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本文针对具有输入非线性和无模型动力学的不确定分数阶神经网络(FONN),提出了一种自适应模糊控制(AFC)。系统不确定性和非线性输入的未知部分可通过模糊逻辑系统(FLSs)进行估算。基于针对分数阶系统(FOS)提出的一些稳定性分析准则,设计了一种AFC以保证受控系统的渐近稳定性。分数阶自适应定律(FOAL)用于更新FLS的可调参数。我们的方法可用于控制带输入或不带扇区非线性的FONN。它还使我们能够通过使用所提出的方法将许多对整数阶神经网络有效的现有控制方法推广到FONN。最后,
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本文提出了一种自适应模糊控制(AFC),用于输入非线性和非模型动力学的不确定数分阶神经网络(FONN)。非线性输入的系统不确定性和未知部分由模糊逻辑系统(FLS)近似。基于分数阶系统(FOS)的一些稳定性分析标准,AFC旨在保证控制系统的无症状稳定性。分数阶自适应定律 (FOAL) 构造用于更新 FLS 的可调参数。我们的方法可用于控制控制输入中带/无扇区非线性的FONN。它还允许我们通过使用建议的方法将许多对整数神经网络有效的现有控制方法对 FONN 进行概括。最后,通过仿真结果论证了该方法的有效性。
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针对输入非线性和未建模动态的不确定分数阶神经网络,提出了一种自适应模糊控制方法。用模糊逻辑系统(FLSs)来逼近系统的不确定性和非线性输入的未知部分。基于所提出的分数阶系统(FOSs)稳定性分析准则,设计了一个AFC来保证受控系统的渐近稳定性。构造分数阶自适应律(FOALs)来更新FLSs的可调参数。我们的方法可用于控制输入中有/无扇区非线性的FONNs。利用该方法,我们可以将现有的许多适用于整数阶神经网络的控制方法推广到FONNs。最后,仿真结果验证了该方法的有效性。<br>
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