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BP
- 基于BP神经网络的 参数自学习控制 （1）确定BP网络的结构，即确定输入层节点数M和隐含层节点数Q，并给出各层加权系数的初值 和 ，选定学习速率 和惯性系数 ，此时k=1； （2）采样得到rin(k)和yout(k)，计算该时刻误差error(k)=rin(k)-yout(k)； （3）计算神经网络NN各层神经元的输入、输出，NN输出层的输出即为PID控制器的三个可调参数 ， ， ； （4）根据(3.34)计算PID控制器的输出u(k)； （5）进行神经网络学习，在线调整加权
merz.tar
- nn modelling and auto-pid controller
nn-pid
- 神经网络与pid混合控制源程序，可以很好的解决非线性控制问题
NNPID
- 采用S函数写的多变量单神经元PID控制的SIMULINK仿真-NN PID CONTROLLER WRITED BY S FUNCTION
PD
- PD型的迭代学习控制程序，可以用于控制一个单臂机械手等，比Pid算法简单一点，但效果不如pid简单-PD-type iterative learning control procedures can be used to control a robot arm and so on, Pid algorithm than a simple point, but not as good as simple pid
PID_NN
- code for pid controller using bpn -code for pid controller using bpn nn
SHENJINGYUAN
- 神经元精准PID控制，可以取得很好的控制效果，具有重要意义-NN PID CONTROL
dnn
- 单神经元PID控制,传递函数有延迟，控制方法简单-Single NN,PID
PID-Based-on-BP-NN
- BP神经网络整定的PID算法_matlab源程序-BP neural network tuning PID algorithm _matlab source
04028581
- 基于RBF神经网络辨识的神经PID控制，两个神经网络，一个辨识，另一个控制 -Radial Basis Function (RBF) neural network (NN) is powerful computational tools,which have been used extensively in the areas of pattern recognition,
chuong_trinh
- control pid-neural based on rbf-nn for CF-control pid-neural based on rbf-nn for CFBB
nnbp_pid
- BP神经网络PID S函数,可用于Simulink仿真。-BP NN PID S-fuction
RBF-NN_GA
- 基于MATLAB编写的基于遗传算法的RBF-NN训练程序-Based on the PID controller based on genetic algorithm RBF-NN MATLAB_SIMULINK prepared
bp_nn-pid
- BP神经网络正定的PID控制器，实现正弦跟踪和阶跃跟踪-BP-NN-PID control
nn
- 对于三输入三输出系统，利用PID神经元网络解耦控制，最终实现了多变量的解构控制-For a three input and three output system, the use of PID neural network decoupling control, and ultimately deconstruct multivariable control
BP
- 基于BP神经网络的PID控制器结构,控制器由两部分组成：一是常规PID控制器，用以直接对对象进行闭环控制，且3个参数在线整定；二是神经网络NN，根据系统的运行状态，学习调整权系数，从而调整PID参数，达到某种性能指标的最优化。-基于BP神经网络的PID控制器结构,控制器由两部分组成：一是常规PID控制器，用以直接对PID controller structure BP neural network, the controller consists of two parts: First, a c
NN-BP
- BP神经网络大作业，例子，如何写几个神经元，几个隐含层，与PID对比(BP neural network example)
用RBF神经网络优化PID控制器
- matlab nn-pid control
nnctrl20
- 用PID 模型预测控制等多种方法进行神经网络控制(neural network control for SISO system)