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搜索资源 - neural network inverted pendulum
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用神经网络来控制一阶倒立摆，给出matlab的simulink仿真-neural network to control a band inverted pendulum, is Matlab Simulink simulation
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一级倒立摆的模糊控制与神经网络控制。Simulink仿真环境。使用说明：在使用模糊控制时先把*.fis导入workspace，否则无法运行。,An inverted pendulum fuzzy control and neural network control. Simulink simulation environment. Usage: in the use of fuzzy control to import*. fis first workspace, otherwise it is
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倒立摆的仿真程序，作为模糊神经网络的入门程序很不错。,Inverted pendulum simulink simulation program as a fuzzy neural network entry procedure very well
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本文介绍了倒立摆的结构原理，并且用神经网络编写程序控制倒立摆-This article describes the structure of the inverted pendulum theory, and neural network programming using inverted pendulum control
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模糊滑模神经网络RBF在倒立摆系统的应用-Fuzzy sliding-mode neural network RBF at the inverted pendulum system
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倒立摆是一种复杂、时变、非线性、强耦合、自然不稳定的高阶系统，许多抽象的控制理论概念都可以通过倒立摆实验直观的表现出来。基于人工神经网络BP算法的倒立摆小车实验仿真训练模型，其倒立摆BP网络为4输入3层结构。输入层分别为小车的位移和速度、摆杆偏离铅垂线的角度和角速度。隐含层单元数16个。输出层设置为1个输出单元。输入层采用Tansig函数，隐含层采用Logsig函数，输出层采用Purelin函数。用Matlab 6.5数值计算软件对模型进行学习训练，并与线性反馈控制逻辑算法对比，表明倒立摆控制B
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为了提高三级倒立摆系统控制的响应速度和稳定性,在设计Mamdani 型模糊推理规则控制器控制倒立摆系统稳定的基础上,
设计了一种更有效率的基于Sugeno 型模糊推理规则的模糊神经网络控制器。该控制器使用BP 神经网络和最小二乘法的混
合算法进行参数训练,能够准确归纳输入输出量的模糊隶属度函数和模糊逻辑规则。通过与Mamdani 型控制器的仿真对比,
表明该Sugeno 型模糊神经网络控制器对三级倒立摆系统的控制具有良好的稳定性和快速性,以及较高的控制精度。-In order to
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经典倒立摆问题的神经网路控制器仿真，对了解神经控制和simulink仿真很有用-Classic inverted pendulum control problem of neural network simulation, neural control and the understanding of the usefulness of simulation simulink
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用som神经网络算法来实现倒立摆的平衡控制，效果很好。-Som neural network algorithm used to achieve a balanced inverted pendulum control, very good.
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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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基于遗传算法和BP神经网络控制倒立摆的程序，用遗传算法优化神经网络权值阈值以达到更好的控制效果-Based on genetic algorithm and BP neural network control procedures for the inverted pendulum, with a genetic algorithm neural network weight threshold in order to achieve better control performance
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bp神经网络优化PID算法，单级倒立摆，神经网络 PID-bp neural network optimization PID algorithm, single inverted pendulum, neural network PID
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针对BP神经网络存在的缺点，本文利用遗传算法能够收敛到全局最优解而
且遗传算法鲁棒性强的特点将遗传算法同神经网络结合起来，不仅能发挥神经网
络的泛化映射能力，而且使神经网络具有很快的收敛性以及较强的学习能力。为
了验证遗传算法优化BP神经网络的有效性，本文将此算法应用到直线一级倒立
摆的稳定控制中，同时利用UbVIEW语言界面开发能力强，并且数据输入、网
络通信、硬件控制简单的优点，制作了倒立摆的仿真控制和实时控制软件。仿真
研究表明，遗传算法优化BP神经网络的控制器设计
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：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
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学校布置的神经网络控制的大作业，控制三级倒立摆的，实验效果非常好！-School layout neural network control of a large operation, control triple inverted pendulum, the experimental results is very good!
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基于PID神经网络的倒立摆控制系统（神经网络控制）-Inverted Pendulum Control System Based on PID Neural Network
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倒立摆神经网络模型参考控制器设计,过程很繁琐，里面包括参考的模型，实际的倒立摆模型-Inverted pendulum neural network model reference controller design process is cumbersome, which includes the reference model, the actual inverted pendulum model
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使用神经网络实现对一阶倒立摆的控制。其中包含simulink连接图、神经网络程序、最终结果。-Using neural network to achieve a first-order inverted pendulum control. Contains simulink connection diagram, the neural network program, the final result.
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利用RBF神经网络对倒立摆系统进行控制，仿真证明能够对倒立摆的位置和速度进行很好的跟踪-By using RBF neural network to control the inverted pendulum system, the simulation prove that the position and speed of the inverted pendulum can be a good tracking
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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
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