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RBF.rar
- RBF神经网络是一种具有单隐层的三层前馈网络，输入层、隐含层和输出层。本代码主要用来建立一个RBF神经网络用进行训练。,RBF neural network used to set up
simulink.rar
- 本程序是对一些先进控制算法，例如内模算法，史密斯预估算法，前馈补偿算法和预测算法进行仿真．,This procedure is to simulink some advanced control algorithms, such as the internal model algorithm, Smith forecast algorithm feedforward compensation algorithm and prediction algorithm.
Fortran_bp
- BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-
PID-Control-10
- 基于前馈补偿的PID控制算法。可以通过设置M参数查看控制效果（M=2时误差平稳且接近0）。-Feedforward compensation based on the PID control algorithm. You can view the control parameters by setting the effect of M (M = 2 when the error is stable and close to 0).
motorcontrol(vhdl).rar
- 基于FPGA的直电机伺服系统的设计的代码，VHDL语言。包括前馈控制，AD1674控制模块，ADC0809控制模块，前馈控制模块，分频模块等。,FPGA-based servo system direct the design of the electrical code, VHDL language. Including feed-forward control, AD1674 control module, ADC0809 control module, feed-forward contr
PNN
- PNN又称为概率神经网络,它最初由数学家Specht于1990年提出,后经Master[1995]等不断发展和完善,已成功地应用于机器学习、人工智能、自动控制等众多领域.概率神经网络比多层前馈网络的数学原理简单,且易于实现-PNN is also known as the probabilistic neural network, which was first introduced by the mathematician Specht in 1990, after the Master [1
bp3
- 三层前馈神经网络的BP算法。程序具有以下功能： （1） 允许选择各层节点数； （2） 允许选用不同的学习率η； （3） 能对权值进行初始化，初始化用[-1、1]区间的随机数； （4）允许选用单极性和双极性两种不同Sigmoid型转移函数。 -Three-tier feed-forward neural network BP algorithm. Procedures have the following functions: (1) allows to choose the
DSTATCOM_SVPWM_CONVER
- 1、基于Ip/Iq方法控制PWM整流器，实现有功无功解耦控制，实现直流电容的稳压控制。 2、分别采用滞环电流和电压空间矢量技术进行PWM调制 3、DSTATCOM无功补偿仿真验证 4、系统采用了在带有前馈解耦控制的基础上产生的电压电流双闭环控制结构，其中电压外环保证了稳定的直流输出，电流内环提高了电流的动态响应速度，并且这种控制方法使电流的相位和输入电压的相位保持一致。-1, based on Ip/Iq way to control the PWM rectifier to
inverter_control
- 光伏并网系统单相逆变器电压前馈电流控制，基于matlab 7.3 。-photovotaic grid-connected system single-phase inverter voltage feed forward current control,based on matlab 7.3
anc_headphone_two_micphone_4
- ANC算法的前馈实现，它可以实现噪声的消除，有相关的做这个的人也可以跟我交流，我遇到问题了。。13548074570-the anc used feedforward
bp_back
- 本程序为一个误差向后传播的三层前馈神经网络有指导的学习算法。-This procedure for a transmission error backward three feedforward neural network learning algorithm for guidance.
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- 被控对象为一个三环结构的伺服系统。伺服系统参数和控制参数在程序中给出描述。系统采样时间为1ms.根据是否加入摩擦干扰和前馈补偿分别进行仿真。-Charged for a three-ring structure of the servo system. Servo system parameters and control parameters described in the procedure are given. System sampling time of 1ms. In accord
yongfenjishenjingwangluoxuexijiqirendedonglixueted
- 摘要：给出了解决机器人控制问题一种神经网络方法。使用一个分级神经网络(NN)结构学习刚体机器人动力学特点。对于一般类别的机械手，使用前训练一系列的三层前馈网络模块，然后把这些基函数实时地用于第四层。使用线性控制原理，辅以非线性补偿控制机械手，使学得的机械手动力学知识创建一个在整个工程中高速控制机械手的控制器。模拟结果表明控制器的性能得到了大大提高。-Abstract: This paper presents a solution to the issue of robot control neu
Signal
- 过程信号的前馈-反馈型自适应盲分离算法：利用神经网络的自学习能力实现信号的盲分离已被证明是实现信号分离的一种有效方法,不同的神经网络模型对分离算法的效能将产生极大的影响 -The process of signal feedforward- feedback-based adaptive algorithm for blind source separation: Using neural networks to achieve self-learning ability of the bl
cmac
- 本控制器采用CMAC前馈控制，CMAC采用有导师的学习算法-a controller based CMAC nn
data-dig
- 一些数据挖掘算法相关,包含定义网络拓扑,有关高血压研究方面的数据,朴素贝叶斯分类,关联规则基本概念,数据挖掘算法, 决策树方法在数据挖掘中的应用,训练贝叶斯信念网络,后向传播,贝叶斯信念网络,后向传播和可解释性,多层前馈神经网络-Some relevant data mining algorithms, including the definition of network topology, the high blood pressure research data, Naive Baye
slidingmode
- 介绍一种滑模控制方法，该方法包含了并联机器人前馈力和反馈摩擦力的补偿。-A method of robot sliding-mode control control combined with compensation of feed-forward load force and feedback friction is presented to reduce the motion vibration of 6-DOF（six degree-of-freedom） hydraulic para
MATLABandB
- Matlab中BP神经网络的构建和初始化训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。第二个参数是一个颟顸每层神经元个数的数组。第三个参数是包含每层用到的转移函数名称的细胞数组。最后一个参数是用到的训练函数的名称。 -matlab bp
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- 带搅拌釜式反应器是一种最为常见，具有代表性的反应器，广泛的应用于化工生产的各个领域。带搅拌釜式反应器有一些非常重要的过程参数，如：反应压力、反应温度、冷却水阀流量等等。对于这些参数的控制至关重要，它们不但决定着产品的质量和生产的效率，也很大程度上决定了生产过程的安全性。由于非线性和温度滞后等很多因素，使得常规方法对釜式反应器的控制效果不是很理想。本文以带搅拌釜式反应器的工业生产过程作为被控对象，结合模糊 PID 控制、变比值控制、串级控制、前馈控制等多种控制方式，设计了一套基于西门子 PCS7
cmac
- 采用CMAC前馈网络，将CMAC和PID结合起来对系统进行前馈控制-CMAC using feedforward networks, will combine the CMAC and PID of the feed-forward control system