在现代复杂工业控制中，由于被控对象通常具有多变量、严重的非线性、强耦合、大滞后、分布参数、时变以及种类繁多的干扰，使得基于精确数学模型的常规控制方法已无法获得满意的动静态控制效果。近年来，基于神经网络和模糊逻辑的神经模糊控制得到了广泛的应用。在众多的神经模糊建模方法中，数Jang于1994年提出的ANFIS-自适应神经模糊建模方法最为突出，它的自适应性质使得它几乎可直接应用于自适应控制和学习控制；事实上，它可以替代控制系统的任意神经元网络并执行同样的功能。然而它和绝大多数神经模糊建模一样总是不可避免地存在着这样一个难题，即结构辨识问题，也就是如何合适地划分输入输出空间，如何从观测数据中提取出较...In the control of complicated modern industrial plants, because most of the plants have many input variables, high non-linearity, tight coupling, serious transmission lag, distributed parameters, time -varying and many kinds of disturbances, the conventional control methods based on the exact mathematical model can not achieve both approving dynamic and static results. Recently, Neuro-fuzzy Contro...学位：工学硕士院系专业：计算机与信息工程学院自动化系_控制理论与控制工程学号：19993101
