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CHAP4_4
- 基于rbf神经网络的pid控制算法PID control based on RBF Identification-rbf neural network based on the pid control PID control algorithm based on RB F. Identification
chap4_7
- 基于cmac神经网络的的pid控制算法CMAC and PID Concurrent Control-cmac neural network based on the pid control of CMAC and PID algorithm Concurr ent Control
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
Base_BPAN
- 基于BP神经网络的电机系统的波形控制 阐述了BP神经网络模型和算法，建立了电流型交——交变频同步电动机的波形控制神经网络BP模型，并将计算结果与仿真结果作了比较。-BP neural network-based motor control system waveform expounded BP neural network models and algorithms of current pay -- Cycloconverter Synchronous Motor waveform co
Neural_networks_in_highway_traffic
- 结合人工智能的最新方向:人工神经网络,利用BP网络的联想,记忆功能,建立了具有神经网络的驾驶员:环境闭环控制系统模型.-combination of the latest artificial intelligence direction : artificial neural network, BP network association, memory function, built a neural network drivers : Environmental closed-loop c
pid+bp
- 一种基于BP神经网络整定的PID控制的matlab源程序
BB
- 基于bp神经网络的pid控制算法，可以有效的控制滞后对象
code
- CMAC神经网络机械臂控制的设计matlab源码
nnfuzzy
- 用RBF神经网络和模糊控制方法控制二级倒立摆源码
4_1
- 改进的单神经元自适应pid控制，权系数的在线修正不完全是根据神经网络学习原理，而是参考实际经验制定。
ANN-PID
- 神经网络PID控制算法仿真实例,有很好的参考价值
nnc
- c语言写的神经网络源程序， 实现了一些简单的控制
CHAP4_4
- 基于REF神经网络整定的PID控制，网络分三层被控对象为二阶
matlab_3
- 基于BP神经网络整定的PlD控制，神经网络，根据系统的运行状态，调节PID控制器的参数，以期达到某种性能指标 的最优化，使输出层神经元的输出状态对于控制器的三个可调参数
matlab_4
- 基于RBF神经网络整定的PID控制 径向基函数具有单隐居的三层前馈网络。是—种局部逼近网络，己证明它能以任意精度逼近杠意连续函数。
matlab_5
- 基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制
yyyfffgai
- ＤＳＰ２４０７ 基于神经网络的交流电机控制源程序，具有ＰＩＤ参数自整定功能。
BP
- 训练好的BP神经网络 还有训练的数据 在C++控制台下的程序
ygm2
- 基于神经网络自动控制的电机调速DSP程序。能自动学习PID参数。
FuzzyNeuralNetwork
- 本论文在较为系统地分析模糊神经网络理论和遗传算法基本原理的基础上，，提出一种基于补偿模糊神经网络的控制方法，通过补偿模糊推理和快速学习算法的引入，构造补偿模糊神经网络控制器，实现模糊网络结构和参数的优化及matlab仿真。