基于RBF網絡直接模型參考自適應控制，可以參考！希望能對大家有所幫助
標簽： RBF 網絡 模型參考 自適應控制
上傳時間： 2013-12-09
上傳用戶：siguazgb
基于BP神經網絡的電機系統的波形控制 闡述了BP神經網絡模型和算法，建立了電流型交——交變頻同步電動機的波形控制神經網絡BP模型，并將計算結果與仿真結果作了比較。
標簽： BP神經網絡 電機系統 波形控制 模型
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：liuchee
結合人工智能的最新方向:人工神經網絡,利用BP網絡的聯想,記憶功能,建立了具有神經網絡的駕駛員:環境閉環控制系統模型.
標簽： 人工智能 BP網絡 方向 人工神經網絡
上傳時間： 2015-11-15
上傳用戶：dragonhaixm
直線圓弧插補算法,利用C8051F單片機控制的銑床模型（直線圓弧插補算法）
標簽： C8051F 直線 插補算法 單片機控制
上傳時間： 2015-11-22
上傳用戶：nanshan
雙曲線回歸方程 HyperbolaRegress.cs 注意！該模型要求a與b的值要大于0！使用該模型時應注意驗證這個限制條件。我在實現模型時未加入任何出錯流程控制。X不能為0。 方程模型為 public override double[] buildFormula() 得到系數數組，存放順序與模型系數相反，即該數組中系數的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預測函數，根據模型得到預測結果。 public override double computeR2()
標簽： HyperbolaRegress 模型 方程 cs
上傳時間： 2014-11-30
上傳用戶：youke111
利用C8051F單片機控制的銑床模型（直線圓弧插補算法）
標簽： C8051F 單片機控制 銑床 模型
上傳時間： 2015-12-10
上傳用戶：牧羊人8920
】通過建立倒立擺系統的數學模型,應用狀態反饋控制配置系統極點設計倒立擺系統的 控制器,實現其狀態反饋,從而使倒立擺系統穩定工作。之后通過MA TLAB 軟件中Simulink 工具對倒立擺的運動進行計算機仿真,仿真結果表明,所設計方法可使系統穩定工作并具有良 好的動靜態性能
標簽： Simulink TLAB 倒立擺系統 狀態
上傳時間： 2015-12-13
上傳用戶：秦莞爾w
M值曲線即控制理論中的補靈敏度系數模的最大值。本例模型為：y=w+s
標簽： 控制理論 靈敏度 模 模型
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：youlongjian0
采用simulink和stateflow對ABS模型中的連續控制和離散控制進行仿真
標簽： stateflow simulink ABS 控制
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：zhengjian
基于RBF神經網絡辨識的單神經元PID模型參考自適應控制
標簽： RBF PID 神經網絡 單神經元
上傳時間： 2014-01-06
上傳用戶：s363994250
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