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BPPID
- 采用神经网络控制的方法。利用人工神经网络的自学习这一特性,并结合传统的PID控制理论,构造神经网络PID控制器,实现控制器参数的自动调整-Control method using neural network. Artificial neural network to learn the characteristics of the self, combined with the traditional PID control theory, structural neural network
MATLAB
- 前馈神经网络控制的MATLAB算法及仿真,BP神经网络仿真-Feedforward neural network control and simulation of MATLAB algorithms, BP neural network simulation
matlab-robot
- 机器人神经网络控制之RBF网络的逼近,内有mdl模型和s-fun函数。-Robot neural network control of RBF network approximation within mdl model and s-fun function.
模式识别
- 本算法是借助于神经网络控制的代码,经过测试可以使用
robot-control-matlab-simulation
- 一个用于机器人控制领域的matlab教程,包括自适应控制,模糊控制,神经网络控制等不同智能算法。-A field for robot control matlab tutorial, including adaptive control, fuzzy control, neural network control, such as different intelligent algorithms.
机器人神经网络自适应控制
- 在Matalb中进行机器人控制仿真程序——机器人神经网络自适应控制(Robot neural network adaptive control in Matlab)
《MATLAB 神经网络30个案例分析》程序和数据
- MATLAB代码,蚁群算法采用matlab开发的仿真平台:算法实现,路径显示,人机交互控制等(MATLAB code,Ant colony algorithm using matlab simulation platform developed: algorithm, path shows that human-computer interaction control)
智能控仿真程序
- 主要是智能控制算法程序,包含了专家系统,模糊控制,神经网络各种智能控制算法。(Mainly is the intelligent control algorithm, including expert system, fuzzy control, neural network intelligent control algorithm.)
chapter three
- 第三章:机器人神经网络自适应控制 基于模型不确定补偿 基于模块逼近(Chapter 3: adaptive control of robot neural network Model uncertainty compensation Module approximation)
模糊控制用于机器人避障
- 智能小车是移动机器人的一种,可通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制。要想让智能小车在行驶过程中能成功地避开障碍物,必须对其进行路径规划?,路径规划的任务是为小车规划一条从起始点到目标点的无碰路径。路径规划方法有:BP人工神经网络法(Back Propagation)、机器学习(Reinforcement Learning)、以及模糊控制(Fuzzy Control)方法等。模糊技术具有人类智能的模糊性和推理能力,在路径规划中,模糊推理的应用主要体现在基于行为的导航方式上,即将机器
matlab
- 智能小车是移动机器人的一种,可通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制。要想让智能小车在行驶过程中能成功地避开障碍物,必须对其进行路径规划?,路径规划的任务是为小车规划一条从起始点到目标点的无碰路径。路径规划方法有:BP人工神经网络法(Back Propagation)、机器学习(Reinforcement Learning)、以及模糊控制(Fuzzy Control)方法等。(There are many ways on autonomous mobile robot obstac
程序
- 根据所学过的BP网络设计及改进方案设计实现模糊控制规则为T = int((e+ec)/2)的模糊神经网络控制器,其中输入变量e和ec的变化范围分别是:e = int[-2, 2],ec = int[-2, 2]。网络设计的目标误差为 0.001。(According to the BP network design and improvement plan that we have learned, we design a fuzzy neural network controller with
MATLAB神经网络43个案例分析
- MATLAB神经网络43个案例分析,适用于运动控制算法研究方向(Neural Network 43 Case Studies)
PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制
- 概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断,matlab(Classification and prediction of probabilistic neural network -- transformer fault diagnosis based on PNN)
薛定宇bppid
- 基于bp神经网络pid控制的m文件,可以运行,被控对象为传递函数(bp based onpid control)
基于PD增益自适应调节的模型参考自适应控制
- 基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制, 基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制(Single Neuron PID Model Reference Adaptive Control Based on RBF Neural Network Identification)
RBF MATLAB
- 基于RBF神经网络的控制算法,书籍源代码,非常好用。(Control algorithm based on RBF neural network,Book source code, very useful.)
matlab神经网络30案例
- rbf神经网络自适应控制matlab仿真实例(Matlab simulation example of RBF neural network adaptive control)
BP倒立摆MATLAB例程
- 使用BP神经网络控制倒立摆,自己编写,MATLAB版本2015B
RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真
- 刘金琨老师的著作,主要讲RBF在控制方面的应用,章节末附有源程序(Liu Jinkun teacher's work, mainly about the application of RBF in control, chapter end with the active program)