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SingleNeuralAdaptivePIDController
- 单神经元自适应pid,减少了模型误差对远程控制系统的影响,试验表明系统具有良好的鲁棒性和控制品质-Single neuron adaptive pid, a reduction of model error on the remote control systems, experiments show that the system has good robustness and control quality
75448181BP
- 故障诊断 基于BP神经网络的故障诊断系统 1生成BP网络2.训练和自适应调整-Fault diagnosis based on BP neural network fault diagnosis system for a generation of BP network 2. Training and adaptive adjustment
Hopfield-PID
- 基于hopfield网络的PID模型参考自适应控制,对象为典型的伺服系统速度环框图-Hopfield network-based PID model reference adaptive control, the object of a typical servo system speed loop block diagram
shenjingwangluo
- 神经网络是由大量简单的基本元件—神经元相互连接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，而大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。-Neural network is a large number of simple basic components- made of neurons interconnected adaptive nonlinear dynamic systems. Each neuron structure and function of relativel
BPshenjiwangluoyingyongheyanjiu
- 由于人工神经网络具有大规模并行信息处理，良好的自适应与自学习 等许多特点，因此利用神经网络解决复杂非线性动态系统的预测问题就有了一条新的可能途径 -As massively parallel artificial neural network information processing, a good adaptive and self-learning and many other features, the use of neural networks to solve compl
sfprj
- 是基于自适应模糊适应系统的程序。在神经网络中实现很多功能，比如预测问题-Adaptive fuzzy adaptive system based on the procedure. In the neural network to a lot of features, such as prediction
BlindEqualizationBasedonGeneticAlgorithm
- 盲均衡技术能够仅利用接收信号的统计特性对信道特性进行均衡，克服了传统自适应均衡技术需要训练序列、降低系统有效信息传输率的缺陷，成为目前的研究热点。本文简单介绍了通信中的盲均衡技术，并针对一个简单的信道模型给出了基于遗传算法的盲均衡算法。仿真结果表明，多次迭代的盲均衡的均值能够很好地代表未知信道的性能。 -Blind equalization was an adaptive equalization technique,which could equalize the properties o
NN_xLMS
- 基于神经网络在线辨识的自适应逆振动控制技术。可以有效地应用到非线性系统的控制。-Line identification based on neural network adaptive inverse vibration control technology. Can be effectively applied to nonlinear system control.
gg
- 利用bp神经网络——一个隐层被用来创建一个自适应字符识别系统- A back-propagation neural network with one hidden layer was used to create an adaptive character recognition system.
fulltext--welding-system
- Adaptive fuzzy sliding mode control for an automatic arc welding system
asd
- 基于神经网络的自适应噪声抵消系统在sumlink里的实现-Adaptive noise canceling system
pid
- 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
using-adaptive-chebyshev
- 提出了一种基于自适应 Chebyshev 多项式神经网络(ACNN)的 Logistic 混沌系统控制算法。该算法采用 Chebyshev 正交多项式作为神经网络的激励函数, 构建 Logistic 混沌系统的预测与控制模型。为了保证算法的稳定性, 提出和证明了收敛定 理, 并利用自适应学习率算法提高神经网络的学习效率和收敛速度。通过采用自适应 Chebyshev 神经网络直接学习 Logistic 混 沌系统的动态特性, 并对系统实施目标函数控制。实验仿真结果表明, 该算法在 L
Nonlinearly-Adaptive
- ：针对能够采用仿射非线性表示的含有未建模动态的SISO非线性系统，讨论了一种基于神经网络的自适应 控制方法．该方法对受控对象的已知部分．采用反馈线性化方法设计控制器，用神经网络在线补偿未建模动态及 外部干扰等引起的误差，从而实现自适应控制。对具有未建模动态的双车倒立摆设计了输出反馈自适应控制系 统．仿真表明该方法是有效的。 -A discussion is devoted to design neural network adaptive control scheme of t
adaptive-genetic-algorithm
- 自适应GA SVM 参数选择算法研究Param eter selection algorithm for support vector machines based on adaptive genetic algorithm 支持向量机是一种非常有前景的学习机器, 它的回归算法已经成功地用于解决非线性函数的逼近问题. 但 是, SVM 参数的选择大多数是凭经验选取, 这种方法依赖于使用者的水平, 这样不仅不能获得最佳的函数逼近效果, 而且采用人工的方法选择 SVM 参数比较浪费
A-Gain-adjusted-Fuzzy-PI-PD-Adaptive-Controller-b
- a gain-adjusted fuzzy PI/PD (GFPIPD) adaptive controller is proposed. The proposed controller first constructs fuzzy rules for fuzzy PD/PI controller with the fixed weighting. Then the fuzzy rules, which self-learning their parameters for a desired
anfis-93
- Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
Students-classification-with-adaptive-neuro-fuzzy
- Abstract— Identifying exceptional students for scholarships is an essential part of the admissions process in undergraduate and postgraduate institutions, and identifying weak students who are likely to fail is also important for allocating limite
ANN
- 人工神经网络(ANN)，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。-Artificial neural network (ANN), referred to as neural network, is a mathematical model of
MATLAB simulation.zip
- 第1~5章主要内容为：绪论、系统辨识、模型参考自适应控制、自校正控制（包括广义预测控制）、基于常规控制策略的自校正控制等，每种算法都配有MATLAB仿真程序、仿真结果以及对仿真结果的简要分析；第6章详细介绍了基于可视化编程工具VB和Delphi的系统辨识与自适应控制的仿真技术。(System identification and adaptive control matlab simulation)