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搜索资源列表

  1. PID控制及其MATLAB仿真

  2. 一本详细介绍PID控制及仿真的书籍~ 第 1 章数字 PID 控制 1.1 PID 控制原理 1.2 连续系统的模拟PID 仿真 1.3 数字PID 控制 1.3.1 位置式PID 控制算法 1.3.2 连续系统的数字PID 控制仿真 1.3.3 离散系统的数字PID 控制仿真 1.3.4 增量式PID 控制算法及仿真 1.3.5 积分分离PID 控制算法及仿真 1.3.6 抗积分饱和PID 控制算法及仿真 1.3.7 梯形积分PID 控制算法 1.3.8 变速积分PID 算法及仿真 1.3.

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2009-08-04
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：xxb0216

  1. 先进PID控制及其matlab仿真

  2. 第 1 章数字 PID 控制 1.1 PID 控制原理 1.2 连续系统的模拟PID 仿真 1.3 数字PID 控制 1.3.1 位置式PID 控制算法 1.3.2 连续系统的数字PID 控制仿真 1.3.3 离散系统的数字PID 控制仿真 1.3.4 增量式PID 控制算法及仿真 1.3.5 积分分离PID 控制算法及仿真 1.3.6 抗积分饱和PID 控制算法及仿真 1.3.7 梯形积分PID 控制算法 1.3.8 变速积分PID 算法及仿真 1.3.9 带滤波器的PID 控制仿真 1.3

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-04-23
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：hatestomach

  1. 神经网络 MATLAB神经网络应用设计

  2. 张德丰 (2010). "MATLAB神经网络应用设计." 只有代码 "目 录 前言 第1章 神经网络概述 1 1.1 神经网络的基本概念 1 1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 1 1.1.2 人工神经元模型 1 1.1.3 神经网络的结构及工作方式 3 1.1.4 神经网络的学习 4 1.2 神经网络的发展和应用 7 1.2.1 神经网络的发展 7 1.2.2 神经网络的研究内容 8 1.2.3 神经网络的应用 8 1.3 神经网络的特点 8 1.4 MATLAB语言及入门 9 1.4

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-02
    • 文件大小：19kb
    • 提供者：qq112964734

  1. RBF神经网络学习算法的研究 毕业论文

  2. BF神经网络学习算法的研究 共50页 摘要 本文研究了RBF神经网络的各种学习算法。在总结概述前人工作优缺点的基 础上本文分析了三种优良的学习算法。与现存的学习算法相比在具有良好性 能的前提下本文的算法可以产生更紧凑的网络结构。 本文首先回顾RBF神经网络的网络结构及其基本的学习过程。第二章详细 介绍了径向基函数与插值、RBF网络模型和RBF网络的逼近性能。第三章对现阶 段流行的各种RBF神经网络学习算法作了概述给出了正交最小二乘法(OLS)、 递阶遗传训练算法(HGA)和粒子群优化

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-31
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：rong736

  1. 模糊神经网络仿真-模糊神经网络仿真.rar

  2. 模糊神经网络仿真-模糊神经网络仿真.rar 分享以一份神经网络方面的资料！ 基于神经网络的制冷模糊控制系统仿真与优化! 李涛! 吴钢!，8 陈金增! 胡兴华8 （海军工程大学，武汉9:;;::）（8 华中科技大学，武汉 【摘要】针对制冷系统被控对象模型建立了一个基本模糊控制器，并给出一组较优量化因子，在 此基础上建立和训练了一个模糊神经网络控制器，并在T-=-U 仿真环境下对制冷模糊控制进行仿 真和优化。根据得到的一系列仿真结果对所设计的制冷模糊控制系统性能进行了分析，探讨了神经 网络训练样本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-12
    • 文件大小：912kb
    • 提供者：weixin_39841882

  1. 永磁直线电机遗传算法模糊神经网络失步预防策略

  2. 针对垂直运动的定子绕组不连续永磁直线电机因扰动使其运行失去同步而不能稳定、安全运行这一问题,将模糊控制、神经网络控制和遗传算法有机结合起来,构建了基于遗传算法模糊神经网络的双模态复合控制结构的永磁直线电机失步预防策略.侧重介绍了该控制模型的构成及工作原理,模糊神经网络的设计及参数的优化方法.仿真试验结果表明,该控制策略精确、可靠、控制方法简单,能够有效地提高垂直运动的定子绕组不连续永磁直线电机及其传动系统的稳定性、安全性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：727kb
    • 提供者：weixin_38602189

  1. 智能控制在电力传动系统中的作用.pdf

  2. 智能控制在电力传动系统中的作用pdf,智能控制在电力传动系统中的作用：在电力电子与电力传动应用中，控制系统始终是一个核心问题，因为它直接影响整 个系统的性能。随着智能控制理论和电力传动技术的发展，智能控制越来越多的使用在电力传动系统中。本文阐述了智能控制的特点，在此基础上分析了智能控制在电力传动控制系统中应用并给出了智能控制在电力传动控制系统的应用实例。中国科技论文在线 出层 输入 图 妽经网络结构 常规控制器的主要特点是快速的比例作用、消除稳态误差的积分作用和预测将 来的微分作用并且一日整定计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-09
    • 文件大小：194kb
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 基于LM-PSO算法和BP神经网络的非线性预测控制

  2. 针对非线性系统,提出了一种基于BP神经网络的预测控制方法。以BP神经网络建立多步预测模型并预测系统输出值,用LM(Levenberg-Marquardt)算法和PSO(Particle Swarm Optimization)算法组合的混合算法对目标性能指标函数进行滚动优化求解,得到非线性系统的最优控制量;利用误差修正参考输入法实现反馈矫正。通过将粒子群算法引入LM算法,克服了LM算法依赖初值和粒子群算法过早收敛于局部极值的问题,提高了求解的运行速度和精确度。通过对单变量非线性系统仿真实验,证明了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：259kb
    • 提供者：weixin_38621082

  1. 基于神经网络的自适应PID控制器在矿井输送机中的应用

  2. 矿井输送机运行过程中被控对象具有时变、非线性等特性,传统自整定PID控制器难以满足控制要求。采用基于BP算法的神经网络对PID控制参数进行优化,引入FPGA来实现PID控制器的硬件设计,采用DSP Builder 7.0构建闭环测试系统,并基于ModelSim SE 6.2版本进行调试,完成了功能仿真,且对波形进行了比较及分析,证实了FPGA实现自整定PID控制器在矿井输送机中得到了很好的效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：508kb
    • 提供者：weixin_38656374

  1. 基于模拟退火神经网络的I型FIR数字滤波器设计

  2. 提出一种基于模拟退火神经网络设计FIR数字滤波器的方法，是对用神经网络设计方法的一种改进。由于线性相位FIR数字滤波器的幅频特性是有限项的傅里叶级数，因此构造了一个三层余弦基神经网络模型，并用模拟退火算法进行了优化，然后给出了高阶滤波器优化设计的实例。仿真表明经优化设计后的滤波器具有更好的性能和更稳定的效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-07
    • 文件大小：320kb
    • 提供者：weixin_38545463

  1. 基于PSO-BP神经网络的人体穴位定位系统设计

  2. 穴位的位置是否找准会直接影响治疗效果，因此设计了一种基于粒子群算法优化神经网络（PSO-BP）的穴位相对坐标预测模型，然后与ARM结合构成一个可以用于人体穴位定位的系统。首先采用PC进行MATLAB仿真训练学习，然后将最优权值及阈值保存下来并简化算法嵌入ARM内，将在线预测转变为离线过程。实验结果表明：经粒子群优化过的BP神经网络有效地改善了局部极值缺陷，可应用于定位端预测穴位的位置，并在LCD中显示穴位相关信息，控制端收到位置数据后可执行电机上的运动操作。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：422kb
    • 提供者：weixin_38612648

  1. 基于改进神经网络的非线性系统观测器设计

  2. 根据非线性系统利用前馈网络的函数逼近能力，设计了一种神经网络观测器，并利用网络权值校*，建立Lyapunov函数对观测器的稳定性进行了分析。为了加快训练速度，在训练网络时采用LM优化算法来实现，仿真结果不仅证明了所设计的神经网络观测器的有效性，还证实了神经网络改进算法后的优越性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：489kb
    • 提供者：weixin_38528517

  1. 基于径向基函数神经网络的网络流量识别模型

  2. 提出了一种基于径向基函数神经网络的网络流量识别方法。根据实际网络中的流量数据，建立了一个基于RBF神经网络的流量识别模型。先介绍了RBF神经网络的结构设计及学习算法，针对RBF神经网络在隐节点过多的情况下算法过于复杂的缺点，采用了优化的算法计算隐含层节点。仿真实验证明，该模型具有较好的准确率、低复杂度、高识别效果和良好的自适应性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：228kb
    • 提供者：weixin_38724106

  1. 基于模拟退火神经网络的I型FIR数字滤波器设计

  2. 提出一种基于模拟退火神经网络设计FIR数字滤波器的方法，是对用神经网络设计方法的一种改进。由于线性相位FIR数字滤波器的幅频特性是有限项的傅里叶级数，因此构造了一个三层余弦基神经网络模型，并用模拟退火算法进行了优化，然后给出了高阶滤波器优化设计的实例。仿真表明经优化设计后的滤波器具有更好的性能和更稳定的效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：307kb
    • 提供者：weixin_38587473

  1. 单片机与DSP中的基于模拟退火神经网络的I型FIR数字滤波器设计

  2. 摘要：提出一种基于模拟退火神经网络设计FIR数字滤波器的方法，是对用神经网络设计方法的一种改进。由于线性相位FIR数字滤波器的幅频特性是有限项的傅里叶级数，因此构造了一个三层余弦基神经网络模型，并用模拟退火算法进行了优化，然后给出了高阶滤波器优化设计的实例。仿真表明经优化设计后的滤波器具有更好的性能和更稳定的效果。 　　0 引 言 　　IIR滤波器不易做成线性相位，FIR滤波器只要满足一定条件就可做成线性相位，而现代图像、语声、数据通信对线性相位的要求是普遍的，因此具有线性相位的FIR数字滤

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-11
    • 文件大小：261kb
    • 提供者：weixin_38741966

  1. 基于神经网络的仿真优化算法设计

  2. 为降低传统仿真优化方法所需的仿真次数，从而缩短仿真优化时间，提出了一种基于GRNN神经网络的仿真优化算法设计。首先，利用仿真生成一定数量的样本集，利用GRNN神经网络进行训练，得到初始回归曲面，并在该曲面上利用Pattern Search算法找出全部可能的局部极小，由于可能会找到一些假局部极小点-即噪声点，设计了剔除噪声点的方法，得到全部局部极小；在各局部极小点周围增补少量仿真样本，再次利用GRNN进行训练，得到新的回归曲面。重复增补样本，直到得到仿真优化的最优解。实例表明，本文方法能够有效降低

  3. 所属分类：其它

  1. 基于神经网络的一类非线性系统的多模型自适应控制

  2. 针对一类非线性离散动态系统，基于神经网络和多模型设计了一个自适应控制方案。通过合理设计多模型间的切换规则，融合线性鲁棒自适应控制器和基于神经网络的非线性自适应控制器的各自优点，确保在任意时刻都能选择最好的控制器对系统进行控制。控制方案能够将系统稳定性控制和性能优化的控制分离并单独实现，从而使系统能够在保证稳定性降低，通过神经网络控制器良好的追踪能力有效地提高自适应控制效果。最后通过仿真示例验证了提出的算法在保证系统稳定性的预定下能够有效提高输出追踪效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：288kb
    • 提供者：weixin_38693173

  1. 改进的粒子群算法与支持向量机相结合的碳纤维产量双向预测

  2. 本文基于支持向量机（SVM）和改进的粒子群优化（IPSO）算法（SVM-IPSO）创建了双向预测模型，以预测碳纤维的性能和生产参数。 在SVM中，选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。 提出了IPSO对它们进行优化的方法，然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。 SVM的预测精度主要取决于其参数，因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数，以提高其预测能力。 受小区通信机制的启发，我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO，以提高开发效率，并采用IPSO建立双向预测模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：536kb
    • 提供者：weixin_38581447

  1. 递归神经网络的进化机器人路径规划方法

  2. 针对机器人递归神经网络控制器在进化优化过程中存在的问题,利用改进的进化算法对递归神经网络控制器进行优化设计,提出了一种基于递归神经网络的进化机器人路径规划算法,该算法利用高斯变异和柯西变异相结合的方式进行变异操作,利用个体适应度和种群多样性指标使交叉概率和变异概率进行自适应调整.给出了算法的具体步骤,并与基于标准前馈网络的路径规划方法进行了比较.仿真结果表明递归神经网络控制器对动态未知环境具有更好的适应性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：479kb
    • 提供者：weixin_38663036

  1. 基于人工神经网络和粒子群优化的半导体激光器参数反向设计方法

  2. 提出一种基于人工神经网络(ANN)和粒子群优化 (PSO) 的半导体激光器参数反向设计方法。利用由传统数值仿真方法计算出的激光器功率样本数据来训练ANN,并用此网络预测激光器任意一组参数对应的功率谱,均方差可低至0.5 mW,用时仅0.07 s,计算速度提高了约1800倍(与相同环境下传统数值算法耗时125.57 s相比)。将此网络与PSO算法结合,可获得目标功率谱的对应参数,即实现反向设计。经计算获得的反向设计方案不唯一,从而进一步验证了半导体激光器非线性多参数的特点。相同环境下ANN结合PS

  3. 所属分类：其它

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