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自适应神经网络在确定落煤残存瓦斯量中的应用
- 落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系。人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法。基于此,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究。结果表明,自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快 该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌
自适应并行遗传算法实现有源滤波器的设计
- 摘 要:提出一种改进的自适应并行遗传算法,通过设计自适应算子自动调节交叉和变异概率,采用基于岛屿交换模型实现多种群间信息交换,提高了种群的多样性和健壮性.将该方法用于滤波器的参数优化设计,给出4阶切比雪夫低通滤波器的设计结果,比较各种算法的性能,证明该算法收敛速度快,精度高,有效地克服了早熟现象.
IMM.rar
- 机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法的程序设计代码 单传感器方位角和高低角,Maneuvering target tracking interactive multi-model adaptive filtering algorithm programming code
RLS_LMS
- 数字预失真系统,功放是Wiener-Hammerstein模型,预失真是记忆多项式模型,自适应算法采用RLS-LMS混合算法不。-Digital pre-distortion system, power amplifier is a Wiener-Hammerstein model, pre-distortion is memory polynomial model, using RLS-LMS adaptive algorithm hybrid algorithm does not.
selfadapting7
- 自适应控制算法的另一个Simulink模型,可运行,是无模型参考控制算法的一个应用实例,供共同学习和交流-Adaptive control algorithm to another Simulink model to run, there is no model reference control algorithm of an application example for the common learning and exchange
chap10_5plant
- 机器人的鲁棒自适应控制仿真程序,机器人动力学模型及其结构-Robust Adaptive Control of robot simulation program, the robot dynamic model and its structure
lms_adaptive_filter_sim
- 用simulink搭建的LMS自适应滤波器仿真模型,系统用分立的模块搭建,对理解LMS自适应算法有很好的帮助。-Built by LMS adaptive filter simulink simulation model, the system built with separate modules on the LMS adaptive algorithm has a good understanding of the help.
selfadapting2
- 一个自适应控制方面的Simulink程序,主要解决无模型自适应(MFA)控制的问题-Adaptive control of a Simulink procedures, mainly to solve the model-free adaptive (MFA) control
selfadapting3
- 另一个解决无模型自适应控制问题的Simulink模型,可以作为学习MFA的参考 -Another solution to the issue of model-free adaptive control of the Simulink model can be used as reference for learning MFA
selfadapting4
- 自适应控制算法的另一个Simulink模型,可运行,是无模型参考控制算法的一个应用实例-Adaptive control algorithm to another Simulink model to run, there is no model reference control algorithm of an application example
selfadapting5
- 自适应控制算法的另一个Simulink模型,可运行,是无模型参考控制算法的一个应用实例,供共同学习和交流-Adaptive control algorithm to another Simulink model to run, there is no model reference control algorithm of an application example for the common learning and exchange
AMAC
- 基于输出跟随的模型参考自适应控制程序,利用最小二乘进行了参数更新。-Based on the output of the model to follow reference adaptive control procedure, carried out using least squares parameter updating.
Self-adaptive-Algorithm
- 基于改进型模型参考自适应的PMSM参数辨识 PDF-Identification of PMSM Based Oil Improved Model Reference Self-adaptive Algorithm PDF
基于hopfiled网络的pid自适应控制
- 为了得到更好的模型自适应控制效果,提出一个有效的控制方案。阐述PID控制技术的定义及Hopfield网络的基本原理。结合PID的控制特点,构造了基于 Hopfield神经网络的PID模型参考自适应控制算法。
模型分块逼近的机器人RBF网络自适应控制
- 对于模型分块逼近的机器人RBF网络的自适应控制仿真程序(An Adaptive Control Simulation Program of Robot RBF Network for Model Blocking Approximation)
自适应模糊PID控制模型
- 将模糊自适应控制与PID控制算法结合起来,建立模型并利用simulink进行仿真。(Combining fuzzy adaptive control with PID control algorithm, the model is built and simulated in simulink.)
模型自适应模糊控制源代码
- 运用模型参考的方法实现自适应控制的!采用lypanuov稳定性理论来设计参数的调节(Using model reference method to realize adaptive control! Using lypanuov stability theory to design parameter adjustment)
参考模型为三阶的模型参考自适应控制
- 参考模型为三阶的模型参考自适应控制,参考模型为三阶的模型参考自适应控制(Model Reference Adaptive Control with Reference Model as Third Order)
自适应遗传算法
- 是一种求解优化模型的好算法,收敛快,搜索快,并且精度高,且以学习
自适应的永磁同步电机
- 基于MRAS模型参考自适应的永磁同步电机PMSM在线参数辨识MATLAB仿真模型,可辨识电机定子电阻、电感和永磁磁链,辨识精度比较高。(Based on the MRAS model reference adaptive PMSM on-line parameter identification matlab simulation model, the stator resistance, inductance and permanent flux can be identified, and