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Using lookup Table in Simulink to Implement Fuzzy PID Controller
- 我们这次学习的示例向我们演示了模糊推理系统如何使用线性、非线性 PID 控件实现二维查找表块的。模糊推理系统 （FIS） 映射使用模糊逻辑为输出提供输入。例如，双输入单输出模糊控制器的典型映射可以在三维图中描述。该图通常称为 [控件] 曲面图
PSO的PID控制器
- 针对一般的粒子群优化(PSO)学习算法中存在的容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点,对改进型PSO算法进行研究。由于惯性权重系数ω对算法是否会陷入局部最优起到关键的作用,因此,通过改变惯性权重ω的选择,对惯性权重系数采取线性减小的方法,引入改进型的PSO算法。采用改进的PSO算法对PID控制器进行参数优化并把得到的最优参数应用于控制系统中进行仿真。仿真实验结果表明:改进型PSO算法不会陷入局部最优,能得到全局最优的PID控制器的参数,并使得控制系统的性能指标达到最优,控制系统具有较好的鲁棒性。(
rbf
- RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。(RBF network
元胞自动机
- 元胞自动机(cellular automata, CA)是时间和空间都离散的动力学系统。时至今日，已经广泛应用于社会、经济、军事和科学研究等各个领域。本程序是基于元胞自动机的原理，利用matlab编程，复现了二维状态下“生命游戏”的原型，森林树，以及SIR传染病模型，以帮助正在入门学习元胞自动机的人们加深其原理的理解。(Cellular automata (CA) is a dynamic system with discrete time and space. Today, it has be
DBN
- DBN算法-机器学习-电力系统预测 亲自编写可以使用(DBN algorithm machine learning power system prediction)
最优化潮流算法
- 适用于多种节点系统的OPF算法，适合初学者、编程小白进行深度学习