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Pchap10_11sI
- 机器人的PID控制之确定性单臂机械手的PD+前馈控制（先进进PID控制MATLAB仿真第二版），已通过测试。 -PID control of robot uncertainty arm manipulator PD+ before feed-forward control (Advanced PID Control MATLAB simulation), has been tested.
compensation-of-dead-time
- 交流伺服系统中的死区效应分析与补偿分析了逆变器的死区效应产生的原因及其对交流伺服系统控制性能产生的影响,指出死区补偿的关键 在于电流相位的获取,为了克服实际系统中电流零点的模糊性,提出了一种基于两相静止坐标系下的前馈死 区补偿方法. 该方法通过对三相输出电流一个周期内补偿电压进行傅里叶变换,发现仅需补偿1 ,5 ,7 次谐波 分量即可消除死区效应. 仿真和试验结果验证了这种方法的正确性和可行性.-AC servo system analysis and compensation of
TCPNNetth
- 此源代码,是一个用c实现的前馈人工神经经网络BP算法，能根据个人的需要进行修改 -This source code is a feed-forward artificial neural c achieved by the network BP algorithm can be modified according to individual needs
cpn
- 非常好的神经网络学习代码，本程序实现了前馈反向传播-This program implements the feed-forward counter propagation network and was done in part for a textbook on The Pattern Recognition Basis of AI_ published by IEEE Computer Society Press
ccdd
- 前馈调节与反馈调节相比较,其中的一个差异是:系统质量对对象特性参数或调节器参数的变化的敏感程度前者强于后者。-Feedforward adjustment and feedback regulation comparison, one of the differences are: the change of the system the quality of the object characteristic parameters or the regulator parameter and
spwm_closed-loop-control_simulink
- 光伏逆变器双闭环控制 电流环相位频率的跟踪 电压的前馈补偿-PV inverter dual closed-loop control of the frequency of the current loop phase tracking voltage feedforward compensation
Robot-inversion-movement
- 设计一个用于解决两关节机械手的反演运动学问题的前馈网络，要求末端执行器的运动轨迹是一条直线.-Design a feedforward network is used to solve the two-joint robot inverse kinematics problem, requirements of the end-effector trajectory is a straight line.
motor-feedback
- 伺服电机和前馈系统 前馈补偿的引入很好地解决了电机的运行稳定问题-Servo motor and feedforward feedforward compensation introduction of a good solution to the stable operation of the motor problems
BP-neural-networks-algorithm
- 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:Gauss变异动态调整BP算法中学习率参数和冲量系数-This program is a three-layer error back propagation feedforward neural networks supervised learning algorithm: the Gauss variation dynamically adjusts the learning rate in BP algorithm paramet
BP_classify
- 利用多层前馈神经网络（BP）神经网络实现语音特征信号的数据分类。-Multilayer feedforward neural network (BP) neural network data classification voice signature.
BP_adaboost
- 基于前馈神经网络（BP）的强分类器设计，利用前馈神经网络实现公司财务预警建模。-Based on the feed-forward neural network (BP) strong classifier design, using a feedforward neural network to achieve the company' s financial early warning modeling.
NEURAL-NETWORK-LM-ALGORITHM
- 一种前馈神经网络算法,关键词：神经网络；误差反向传播算法；Hesse矩阵-A MODIFIED FEED-FORWORD NEURAL NETWORK LM ALGORITHM
lianxudianji
- 带有前馈系统的电机伺服控制系统的matlab建模，基于simulink的仿真，原创，可用-Motor servo control system with feedforward system matlab modeling, based on simulink simulation, originality, available
elm_example
- 极限学习机（extreme learning machine）ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2006年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。-Extreme Learning Machine (extreme learn
yujiancontrol2
- 建立前馈预测控制系统，比较原始信号、前馈预测信号和反馈控制信号的特征，体现前馈预测控制的精确性，前馈因子可调。程序运行后观察示波器图形即可。-Create feedforward predictive control system to compare the original signal, the the feedforward prediction signal and the feedback control signal, characterized in, reflects fed
A-hybrid
- 针对传统的ＢＰ或ＧＡ对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小 识别率低下等问题 提出一 种基于ＢＦＧＳ的混合遗传算法 其基本思想为 首先构造一种前馈型模糊神经网络结构 然后用遗传算法进化若干代 后 当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值 则改用ＢＦＧＳ算法进行优化识别 仿真实验表明 对比ＧＡ该算法 收敛速度较快 识别精度提高了约７％ 能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别-In traditional BP or GA to identify the application
qiankui
- 控制系统的pid加前馈补偿控制算法仿真程序-Pid control system plus feedforward compensation control algorithm simulation program
feedforward
- 前馈串级控制系统，对动态及静态前馈控制器作用前后做了结果比较-A feedforward cascade control system, compare results before and after the dynamic and static feedforward controller
wzrh
- (1)针对在线计算量大这一缺陷，将预测控制中的柔化输出信号的思想推广到柔化输入信号，使得约束条件被简化为仅对当前控制量的约束，可以直接计算得出；同时该方法避免了求逆矩阵，大大减小了计算量，并能够保证控制算法的可行性和良好的控制性能。 (2)针对传统算法中设计参数整定困难这一缺点，应用基于BP神经网络变参数设计的广义预测控制算法，实现了对控制量柔化参数的在线调整。 (3)利用带有遗忘因子的最小二乘法对系统辨识。本文通过仿真发现该方法对于Hénon混沌系统并不完全适用，可考虑利用其他优化系统
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- 基于遗传算法的前馈神经网络优化 很好的程序 主要是对参数优化-Feed-forward neural network optimization a very good program for parameter optimization based on genetic algorithm ago