基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制算法PID control based on RBF Identification
資源簡(jiǎn)介:MATLAB平臺(tái)下的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性控制系統(tǒng)PID參數(shù)整定代碼,能實(shí)現(xiàn)在線調(diào)節(jié)功能。
上傳時(shí)間: 2017-08-02
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資源簡(jiǎn)介:rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的K均值算法,C程序的,供大家參考!
上傳時(shí)間: 2013-12-18
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資源簡(jiǎn)介:基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制算法PID control based on rbf Identification
上傳時(shí)間: 2015-10-29
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資源簡(jiǎn)介:基于cmac神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的pid控制算法CMAC and PID Concurrent control
上傳時(shí)間: 2015-10-29
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資源簡(jiǎn)介:基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制算法,可以有效的控制滯后對(duì)象
上傳時(shí)間: 2015-11-29
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資源簡(jiǎn)介:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)系統(tǒng)的波形控制 闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和算法,建立了電流型交——交變頻同步電動(dòng)機(jī)的波形控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型,并將計(jì)算結(jié)果與仿真結(jié)果作了比較。
上傳時(shí)間: 2013-12-26
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資源簡(jiǎn)介:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制,包括單神經(jīng)元控制,二次型最優(yōu)化等幾種方法的比較!
上傳時(shí)間: 2014-10-11
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資源簡(jiǎn)介:基于遺傳算法對(duì)rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的徑向基寬度進(jìn)行優(yōu)化的matlab程序
上傳時(shí)間: 2014-01-22
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資源簡(jiǎn)介:本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力,實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的無位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復(fù)雜非線性映射,具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力,十分適合于解決復(fù)雜的非線性控制問題。其中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一,...
上傳時(shí)間: 2013-05-23
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資源簡(jiǎn)介:永磁同步電機(jī)(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強(qiáng)、控制性能優(yōu)良等優(yōu)點(diǎn),在中小容量調(diào)速系統(tǒng)和高精度調(diào)速場(chǎng)合發(fā)展迅速。但由于永磁同步電機(jī)的磁場(chǎng)具有獨(dú)特的交叉耦合和交叉飽和現(xiàn)象,且其控制系統(tǒng)是一個(gè)強(qiáng)非線性、時(shí)變和多...
上傳時(shí)間: 2013-07-03
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資源簡(jiǎn)介:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 參數(shù)自學(xué)習(xí)控制 (1)確定BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),即確定輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)M和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)Q,并給出各層加權(quán)系數(shù)的初值 和 ,選定學(xué)習(xí)速率 和慣性系數(shù) ,此時(shí)k=1; (2)采樣得到rin(k)和yout(k),計(jì)算該時(shí)刻誤差error(k)=rin(k)-yout(k); (3)計(jì)算...
上傳時(shí)間: 2016-04-26
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資源簡(jiǎn)介:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID參數(shù)自整定的研究 是M文件,控制效果非常好
上傳時(shí)間: 2014-01-14
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資源簡(jiǎn)介:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器的研究與實(shí)現(xiàn):
上傳時(shí)間: 2013-11-25
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資源簡(jiǎn)介:感知機(jī)分類算法用于文獻(xiàn)分類,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本算法
上傳時(shí)間: 2015-08-04
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資源簡(jiǎn)介:基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字音頻水印算法。 提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的數(shù)字音頻水印算法,采用本算法在一段數(shù)字音頻 數(shù)據(jù)中隱藏了一幅不可感知的二值圖像.通過后向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出模板信號(hào)與嵌入了水印信號(hào)的音頻之間的關(guān)系特征,由于神...
上傳時(shí)間: 2016-02-25
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資源簡(jiǎn)介:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)算法的研究
上傳時(shí)間: 2013-12-27
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資源簡(jiǎn)介:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)算法的研究
上傳時(shí)間: 2013-12-25
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資源簡(jiǎn)介:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)算法的研究
上傳時(shí)間: 2013-12-11
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資源簡(jiǎn)介:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉圖像邊緣檢測(cè)的算法
上傳時(shí)間: 2014-01-19
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資源簡(jiǎn)介:rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法.詳細(xì)寫出優(yōu)化的過程
上傳時(shí)間: 2014-01-15
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資源簡(jiǎn)介:這是一篇基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像壓縮算法的文獻(xiàn),有助于初學(xué)者學(xué)習(xí).
上傳時(shí)間: 2016-06-09
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資源簡(jiǎn)介:一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)算法,主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
上傳時(shí)間: 2016-06-17
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資源簡(jiǎn)介:利用遺傳算法優(yōu)化rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),包括優(yōu)化權(quán)值、高斯基的中心和寬度
上傳時(shí)間: 2014-11-17
上傳用戶:haohaoxuexi
資源簡(jiǎn)介:基于主元分析(pca)的elman,rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的matlab程序,運(yùn)算時(shí)間短,程序簡(jiǎn)單
上傳時(shí)間: 2013-12-27
上傳用戶:cylnpy
資源簡(jiǎn)介:一個(gè)rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法實(shí)現(xiàn)程序,可用于實(shí)現(xiàn)rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近
上傳時(shí)間: 2013-12-20
上傳用戶:linlin
資源簡(jiǎn)介:基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)論文一篇
上傳時(shí)間: 2016-10-12
上傳用戶:lgnf
資源簡(jiǎn)介:一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制策略,融合了模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),根據(jù)變量的動(dòng)態(tài)調(diào)整實(shí)施控制器的動(dòng)態(tài)參數(shù)調(diào)整
上傳時(shí)間: 2014-11-17
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資源簡(jiǎn)介:基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音識(shí)別方法的應(yīng)用研究
上傳時(shí)間: 2017-06-14
上傳用戶:yyq123456789
資源簡(jiǎn)介:基于自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像壓縮算法,EI檢索論文,絕對(duì)有參考價(jià)值.
上傳時(shí)間: 2017-07-26
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資源簡(jiǎn)介:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)控制研究_鄧娟
上傳時(shí)間: 2020-12-15
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