搜索资源列表
NonRBFModel
- 提出了一种RBF网非线性动态系统在线建模的资源优化网络(RON)方法．RON 在资源分配网络的学习过程中引入了滑动窗口和网络结构在线优化的思想，使网络能根据最 近一段时间内的误差信息自动实现网络结构优化，从而使RBF网既能在线适应对象的变化， 又能使网络规模维持在较小水平，并保证了网络的泛化能力．使用滑动窗口技术使RON对学 习参数变化具有较好的鲁棒性，并更易收敛．三个标准例子演示了算法的有效性．-presents a RBF network nonlinear dynamic
TheResearchOnRBFFuzzyNeuralNetworkofElectrohydraul
- 采用模糊RBF神经网络对柴油机油门执行器位置进行控制，介绍了电液调速执行器的动态特性，设计了电液调速控制回路，本文将一种基于模糊RBF神经网络的PID控制器应用于柴油机调速控制当中，详细说明了模糊RBF神经网络控制器的设计过程，它结合了传统PID以及神经网络和模糊控制的优点，可以在线调整得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明该系统比传统模糊控制的响应速度快、超调小，且适应性强，具有推广价值。-fuzzy RBFNN right Diesel throttle actuator positio
RBF
- Online identify the plant dynamic by using intelligent architecture, here using RBF Neural network for the plant.
cd4ef1.ZIP
- 基于在线学习RBF神经网络的汽门开度自适应补偿控制方法Online learning RBF neural network-based adaptive compensation control method of valve opening degr-Online learning RBF neural network-based adaptive compensation control method of valve opening degree
-On-lineELM
- 一种快速而准确的线顺序前馈神经网络学习算法,是单隐层的、带径向基函数的网络，比传统神经网络快，且精度高。-an online sequential learning algorithm for single hidden layer feedforward networks (SLFNs) with additive or radial basis function (RBF) hidden nodes in a unified framework
PSO-RBF
- 粒子群优化RBF网络权值，可以在线训练，好用的程序-Particle Swarm Optimization RBF network weights, online training, easy to use program
RBF
- 针对传统的PID控制器参数固 定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特 点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数,整定出一组适合于控制对象的kp,ki,kd参数。将算法运用到电机控制系统的PID 参数寻优中,仿真结果表明基于此算法设计的PID控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。-Traditional PID controller parameters fixed
rbfPID
- 基于RBF径向基函数神经网络的PID在线整定，里边的目标函数可自行修改(Based on RBF Radial Basis Function Neural Network PID online tuning, the inside of the objective function can be modified)
chap6
- 神经网络简单介绍，BP神经网络在线和离线辨识，RBF神经自适应控制。(Neural network is introduced simply, BP neural network is identified online and offline, and RBF neural adaptive control.)