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课题认识模糊神经网络控制系统
课时6课时(270min)
知识技能目标:
(1)了解模糊神经网络的融合方式、结构及优点
(2)掌握模糊神经网络的学习算法
(3)掌握基于常规模糊模型的模糊神经网络控制系统的结构及学习算法
(4)掌握基于T-S模型的模糊神经网络控制系统的结构及学习算法
教学目标
(5)熟悉模糊神经网络控制系统的应用
素质目标:
(1)养成专注技艺、追求卓越的职业作风
(2)树立勤奋踏实、拼搏进取、勇于担当的奋斗精神
(3)弘扬科学严谨、精益求精、追求卓越的工匠精神
教学重点:模糊神经网络的融合方式、结构及优点、模糊神经网络的学习算法、基于常规模糊模型的模糊神
经网络控制系统的结构及学习算法、基于T-S模型的模糊神经网络控制系统的结构及学习算法、模糊神经网络
教学重难点
控制系统的应用
教学难点:正确分析模糊神经网络控制系统的应用实例,正确设计简单的模糊神经网络控制系统
教学方案例分析法、问答法、讨论法、讲授法
教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材
教学过程主要教学内容及步骤
【教师】布置课前任务,和学生负责人取得联系,让其提醒同学通过APP或其他学习软件,下载项目四的
“项目工单”,认识模糊神经网络控制系统,思考:“什么是模糊神经网络控制系统,它的基本原理是什
么?”,并让学生在学习平台上留言讨论
课前任务随着对模糊神经网络控制系统的深入研究,理论体系不断完善,技术实现也日益成熟。研究人员不断探索模
糊逻辑与神经网络之间的对应关系,将模糊控制器的调整转化为等价的神经网络学习过程,从而提高控制算法的
速度与性能。
【学生】登录学习平台观看案例,思考并留言讨论
考勤【教师】使用APP进行签到
【学生】按照老师要求签到
【教师】讲述“模糊神经网络控制技术在物流配送中的应用”的内容(详见教材),并提出以下问题:
问题导入在模糊神经网络控制系统中,如何实现对系统的精准控制?
【学生】聆听、思考、讨论、举手回答
【教师】通过学生的回答,引入新知,讲解模糊神经网络的融合方式、结构和优点等知识
传授新知
4.1模糊神经网络概述
模糊控制是利用领域专家的先验知识进行近似推理的仿人思维控制。
神经网络可对外界环境进行自组织、自适应和自学习,但它在学习完成后,无法将神经网络所获得的输入-
输出关系清晰地表达出来。
模糊神经网络将模糊控制系统和神经网络有机地融合起来,以充分发挥两者的优势,从而实现了集逻辑推
理、语言表达、非线性动力学计算、自学习、自适应、联想、识别、模糊信息处理等功能于一体的智能控制
4.1.1模糊神经网络的融合方式
1)基于模糊控制技术的神经网络
基于模糊控制技术的神经网络是将模糊推理引入到神经网络的设计中,以模糊控制为主体,以模糊控制方
法为样本,对神经网络进行离线训练学习,用神经网络实现模糊控制决策。
【教师】利用多媒体展示“基于模糊控制技术的神经网络的结构”图片,并进行讲解
利用模糊规则所表示的专家知识或经验来设计和训练模糊神经网络的参数,不仅可以改善神经网络的结构、改进神
经网络的自适应性,还可以提高神经网络的学习能力和收敛能力。
2)基于神经网络的模糊控制系统
基于神经网络的模糊控制系统是将神经网络引入到模糊推理中
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