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模拟退火源码
- 模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA算法)是模拟加热熔化的金属的退火过程，来寻找全局最优解的有效方法之一。 模拟退火的基本思想和步骤如下： 设S＝{s1,s2,…,sn}为所有可能的状态所构成的集合， f：S—R为非负代价函数，即优化问题抽象如下： 寻找s*∈S，使得f(s*)＝min f(si) 任意si∈S （1）给定一较高初始温度T，随机产生初始状态S （2）按一定方式，对当前状态作随机扰动，产生一个新的状态S’ S’＝S＋sign(η).δ 其中δ
gatbx
- 遗传算法工具箱 将该工具箱拷贝至： E:\matlab program\toolbox\gads 然后便可以在程序中直接使用函数如： mut 变异函数，可以实数变异，即扰动变异 BS2RV 解码函数，可以二进制（包括格雷码）转换为实值-Genetic algorithm toolbox to the toolbox copy: E: \ matlab program \ toolbox \ gads then can be used directly in the progr
CirclePSOPID
- 带扰动园的粒子群源程序，通过扰动园驱散粒子，使之能在更大的范围寻解，跳过极点，到达最点。-Park DISTURBED swarm source, through the park to disperse the particle disturbance, so that it can find solutions in the larger scope, skip the pole to reach the most points....
A-fuzzy-expert-system
- 本文提出了一种自动检测和电能质量扰动分类模糊专家系统。有关干扰的类型包括电压骤降，骤升，中断，切换瞬变，冲动，闪烁，谐波和缺口。据推测，在所分析的波形采样的形式提供。傅立叶变换和小波分析，利用独特的功能获得的波形一个模糊专家系统为主体的决定有关的干扰类型而设计的。仿真研究，验证了该方法的比较研究人工神经网络为基础的分类方法和该方法研究的准确性也报告，以显示该方法的优点-This paper presents a fuzzy-expert system for automated detectio
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-Hysteresis
- 基于径向基函数神经网络迟滞非线性自适应控制 提出了一种新的动态迟滞非线性模型. 将一定数量不同死区宽度的 backlash 模型并行相 加, 作为一个动态系统以仿真执行器中的迟滞特性. 利用该模型, 采用伪控制方法设计了一套具有 未知迟滞特性非线性系统的神经网络自适应控制方案, 通过自适应算法来调整干扰项的上限. 采用 Lyapunov 稳定性理论进行了严格证明, 仿真试验验证了所提方案的有效性.- A nov el class of hysteresis mo dels w
exp7
- LBG分类算法 用初始室心随机法和扰动因子分裂法两种方法，比较不同方法不同参数设置时的分类性能。 -LBG classification algorithm vector quantization: vector normalization within a certain range for a particular type, consists of two steps: first generate a codebook, which is the speech feature v
Power-qualityusingHilberttransform
- Power Quality disturbance classification using Hilberttransform
s-t
- 广义s变换，用于电能质量扰动信号分析的特征提取和识别-Generalized s transform for power quality disturbance signal analysis, feature extraction and recognition
CTC_PD_NoDis_code
- 机器人学里面实现了没有扰动下的PD控制！-Robotics which implements the PD control without disturbance!
chafensuanfa
- 差分进化算法（DE）是一种用于优化问题的启发式算法。本质上说，它是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法[1] 。同遗传算法一样，差分进化算法包含变异和交叉操作，但同时相较于遗传算法的选择操作，差分进化算法采用一对一的淘汰机制来更新种群。由于差分进化算法在连续域优化问题的优势已获得广泛应用，并引发进化算法研究领域的热潮。 差分进化算法由Storn 以及Price [2]提出，算法的原理采用对个体进行方向扰动，以达到对个体的函数值进行下降的目的，同其他进化算法一样，差分进化算法不利用函数的梯
Mechanical-disturbance-observer-
- 机器人机械手非线性干扰观测器及其在控制中的应用-Robot mechanical disturbance observer application
Robot-Single-arm-SMO-control
- 机器人单机械臂滑动模型控制源代码-基于干扰观测器的-Robot Single arm sliding mode control based on disturbance observer
inverted-pendulum-control
- 利用强化学习的自适应动态规划中的值迭代和策略迭代方法，神经网络控制方法，LQR状态调节器最优控制方法，实现了三维倒立摆在飞行器上的稳定控制。鲁棒性很强，进行了高斯白噪声的扰动实验。-Reinforcement learning adaptive dynamic programming in value iteration and policy iteration method, neural network control method, LQR state regulator optimal
Two-tank-water-level-fuzzy-pid
- 针对双容水箱液位会受到外界环境干扰和内部摄动的影响，导致水箱液位出现较大波动等问题，提出将模糊控制技术与PID控制相结合的自适应水箱液位控制方法，设计出自适应模糊PID控制器。-Aiming at the problem that the level of the double-tank is affected by the disturbance of the external environment and the internal perturbation, the water level