出变量的隶属度采用马达尼推理法即取大取消法则得到):Рa 如果亮度-黑(0.27)且音量中(0.04),则输出速度-低速(0.04),音乐-欢快(0.04);Рb如果亮度-黑(0.27)且音量高(0.30),则输出速度-中速(0.27),音乐-轻柔(0.27);Рc如果亮度-暗(0.07)且音量中(0.04),则输出速度-中速(0.04),音乐-欢快(0.04);Рd如果亮度-暗(0.07)且音量高(0.30),则输出速度-中速(0.04),音乐-欢快(0.04);Р根据被激活的四条控制规则,利用马达尼推理法即取大取小推理法可求得,总的控制输出为:Р输出速度-低速(0.04)对应值为2.88,中速(0.27)对应值为2.81;输出音乐-欢快(0.04)对应值为7.12,轻柔(0.27)对应值为7.19,再利用质心法解模糊求得最终输出为:Р输出速度=(2.88*0.04+2.81*0.27)/(0.04+0.27)=2.81;Р输出音乐=(7.12*0.04+7.19*0.27)/(0.04+0.27)=7.181.Р通过软件编程,把控制规则存储在内存中,以上过程很容易用软件来实现。在程序设计中,用神经元表示模糊标记,神经元权值表示隶属度,这样模糊系统和神经公网相结合就构成了一个完整的模糊神经控制系统。Р四小结Р 本文通过对婴儿妈妈对摇篮车中婴儿的照顾情况的分析,提出了设计一种智能的婴儿摇篮车机器人,并且分析了实现此机器人需要解决的难题和关键技术,其中,用神经网络实现了根据人的经验绘制的非线性不可数学建模的速度曲线,阐述了用模糊系统和神经网络相结合进行机器人控制器设计的方法。Р 由于控制规则需要实际的专家的经验,所以文中所列的规则只是一些简单的规则,实际应用中需要进行完善和该井。另外,由于只是理论设计,没有条件进行系统仿真或者实验,最后对模糊控制器的设计和实现叙述的比较简单。
全文预览
