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BP神经网络结构PID控制器设计，严格按照增加动量项写的MATLAB程序。,Structure of BP neural network PID controller design, in strict accordance with the increasing momentum of procedures written in MATLAB.
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S函数的BP神经网络PID控制器Simulink仿真,S function of BP neural network PID controller Simulink simulation
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BP神经网络算法,采用遗传算法训练具有7个隶属函数的FNN控制器权值的程序等-BP neural network algorithm, using genetic algorithm training with seven membership function of the FNN controller weighting procedures
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将基于聚类分析的神经网络-模糊控制器应用于火电厂锅炉控制系统的访问研究-Cluster analysis will be based on neural network- fuzzy controller used in thermal power plant boiler control system access to research
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摘要：给出了解决机器人控制问题一种神经网络方法。使用一个分级神经网络(NN)结构学习刚体机器人动力学特点。对于一般类别的机械手，使用前训练一系列的三层前馈网络模块，然后把这些基函数实时地用于第四层。使用线性控制原理，辅以非线性补偿控制机械手，使学得的机械手动力学知识创建一个在整个工程中高速控制机械手的控制器。模拟结果表明控制器的性能得到了大大提高。-Abstract: This paper presents a solution to the issue of robot control neu
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一种基于模糊神经网络的控制策略，融合了模糊控制和神经网络的优点，根据变量的动态调整实施控制器的动态参数调整-Based on fuzzy neural network control strategy, the convergence of fuzzy control and neural network advantages, in accordance with the dynamic adjustment of the implementation of variable controll
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关于Mass-Damper-Spring System 的鲁棒控制源代码-About Mass-Damper-Spring System Robust Control of source code
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小论文里的程序,用RBF神经网络优化PID控制器的,效果非常好!-Small in the thesis process, optimize the use of RBF neural network PID controller, the effect is very good!
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提出了一种新颖的控制方案，即采用神经网络预测控制器来控制机器人的力／位置．这种控
制器能任意逼近机器人这种不确定对象，不用知道系统的精确结构，同时由于预测控制的加入，使系
统在线计算方便，控制质量提高了-A novel control scheme, namely, the use of neural network predictive controller to control the robot s force/position. This control
Syste
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RBF神经网络用s函数编程的，主要功能是用作控制器-RBF neural network with programming function s main function is used as a controller
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关于神经网络非线性系统的辨识，模糊控制器等程序。-With regard to neural network, nonlinear system identification, fuzzy controller and other procedures.
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rbf神经网络内模控制器，较bp算法学习更快-rbf neural network internal model controller, learning faster than the bp algorithm
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论文《基于BP神经网络的PID控制器及其MATLAB仿真》Base_on_BP_neural_networ_ PID_controller_and_MATLAB_simulation.rar-Base on BP neural network PID controller and MATLAB simulation
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利用神经网络实现交流调速的模糊控制。控制方法具有很强的自学习和抗干扰能力。-AC adjustment speed system is realized by the method of fuzzy controller based on neural network
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用cpn（对传神经网络）实现的自学习模糊控制器-By cpn (on mass neural network) to achieve self-learning fuzzy controller
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针对LPG电喷发动机过渡工况空燃比难于精确控制的特点，提出了一种将改进Elman神经网络和常规
PI控制算法相结合的空燃比控制方法.其中Elman神经网络用于实现无传输延迟空然比信号的预测，常规PI控制器利用预测信号实现过渡工况下空然比的实时反馈控制.-LPG EFI engine for transient air fuel ratio is difficult to precisely control the characteristics of the improved Elman p
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it is algo por neural network pid controller anation and optimization algo
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采用神经网络控制的方法。利用人工神经网络的自学习这一特性，并结合传统的PID控制理论，构造神经网络PID控制器，实现控制器参数的自动调整-Control method using neural network. Artificial neural network to learn the characteristics of the self, combined with the traditional PID control theory, structural neural network
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基于BP神经网络的二级倒立摆控制器选择小车的位移和速度及两个摆杆偏离铅锤线的角度和角速度为输入数据。并经训练可得到一个神经网络控制器。-The controller of the double inverted pendulum based on the BP neural network chooses displacement and speed of the car, the angle between the two pendulums bar and vertical line and
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人工神经网络(Artificial Neural Network)是从生理角度对智能的模拟，具有极
高的学习能力和自适应能力，能够以任意精度逼近任意函数，完成对系统的仿真；
而遗传算法是对自然界生物进化过程的模拟，具有极强的全局寻优能力，这两种
算法都是当下研究较多的智能方法。将这两种方法与常规的 PID 控制相结合，
构成智能 PID 控制器，使其具有参数自整定、自适应的能力，以适应复杂环境
下的控制要求，这一思路对提高控制效果具有很好的现实意义。
-Artificia
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