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搜索资源 - neural network control
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应该bp神经网络对PID控制进行优化，效果很好，响应迅速。-Should bp neural network PID control is optimized, the effect well, the rapid response.
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基于BP神经网络的PID参数自整定的研究
是M文件，控制效果非常好-Based on BP Neural Network PID parameter self-tuning of the Study are M documents, control has very good results
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基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制-RBF neural network-based identification of single neuron PID model reference adaptive control
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借助最优控制理论中的二次型性能指标对感知器神经网络的加权系数进行调整-Optimal control theory with the quadratic performance index of the perceptron neural network to adjust the weighting coefficients
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采用将BP神经网络的学习算法应用于PID控制中，使BP神经网络与PID控制算法结合起来，通过吸收两者的优势，使系统具有自适应性。这样系统可自动调节控制参数，更好地适应输入变量的变化，提高控制性能和可靠性。本文从BP神经网络的基本构成原理、学习规则和学习算法出发，设计了基于BP神经网络的PID控制器，并对其进行了仿真分析,结果表明，该控制方案可行、有效。-We apply the learning algorithm of BP neural network to the PID control,
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一个将模糊控制和神经网络相结合的方法，用matlab实现的模板-A fuzzy control and neural network combining methods to achieve matlab template
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动态环境下基于势场原理的避障方法
提出了一种新颖的控制方案，即采用神经网络预测控制器来控制机器人的力／位置．这种控
制器能任意逼近机器人这种不确定对象，不用知道系统的精确结构，同时由于预测控制的加入，使系
统在线计算方便，控制质量提高了-Dynamic environment based on the principle of potential field obstacle avoidance method
A novel control scheme, namely,
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提出了一种新颖的控制方案，即采用神经网络预测控制器来控制机器人的力／位置．这种控
制器能任意逼近机器人这种不确定对象，不用知道系统的精确结构，同时由于预测控制的加入，使系
统在线计算方便，控制质量提高了-A novel control scheme, namely, the use of neural network predictive controller to control the robot s force/position. This control
Syste
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学长的一篇神经网络本科毕业论文。关键词：神经元网络，神经控制，非模型控制。
希望对做神经控制的朋友有帮助。-Neural Network undergraduate thesis
Neural networks, neural control, non-model control
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本程序运用广义模糊神经网络理论采用c++编程，实现了自适应控制-the procedures used fuzzy generalized neural network theory used MATLABL programming, the adaptive control-theory used MATLABL programming, the adaptive control
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基于BP神经网络整定的pid控制，欢迎大家下载。-BP neural network based on the setting of the pid control, welcome to download.
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给出了一模糊神经网络解耦控制算法,对含有噪声的二阶系统进行控制,并与PID控制结果进行了比较,效果不错!-Given a fuzzy neural network decoupling control algorithm, controls the second-order system for noise control and PID control and the results were compared with the effect of good!
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基于DRNN神经网络整定的PID控制<先进PID控制与matlab仿真>第六章-DRNN-based neural network tuning of PID control（advanced PID control simulation matlab） Chapter VI
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基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制-RBF neural network-based identification of single neuron PID model reference adaptive control
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基于神经网络的多变量解耦控制方法研究,用神经网络进行解耦控制-Based on neural network decoupling control of multi-variable method, using neural network decoupling control
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单神经元PID控制，用单神经元网络进行单输入单输出控制-Single neuron PID control, neural network with single-single-input single-output control
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RBF神经网络整定的PID控制，能以任意精度逼近任意连续函数-RBF neural network-tuning of PID control to arbitrary accuracy any continuous function approaching
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DRNN神经网络自学习PID解藕控制，与PID相比具有抗干扰能力强特点-DRNN self-learning neural network PID control solution lotus, compared with PID characteristics of anti-interference ability
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国外学校神经网络课程的实验资料,里面包含了实验的所有源程序和实验说明,对使用神经网络算法的控制,辨识,预测都有,非常好-Neural network of foreign school course experiment data, which contains all the source code of the experiment and experiment shows that the use of neural network algorithm for the control, i
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BP神经网络源程序（程序是在VC++6.0环境下编译的，在低版本编译可能会出现错误！）
程序文件说明：
1、界面程序：wuzhou11.*
2、BP神经网络训练程序：LearnDlg.*
3、BP神经网络预报程序：ForecastDlg.*
4、BP神经网络说明程序：text.txt
5、测试范例：ldlqw11.*
.nna 训练样本文件
.nnb 测试文件
.par 训练控制参数
.nnr 训练误差文件
.out 测试结果文件
.wgt 网络
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