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一种基于模糊径向基函数神经网络的自学习控制器-based on fuzzy RBF neural network learning controller.
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智能控制仿真4 基于神经网络的模糊控制器设计 简单易懂 适合学习-four intelligent control simulation based on neural network fuzzy controller design is simple to understand for learning
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用BP神经网络实现模糊控制规则为T=int[(e
+ec)/2]的模糊神经网络控制器。可以改变隐层节点数和学习速率。网络训练算法是变学习速率法。-BP neural network with fuzzy control rules for the T = int [(e+ Ec)/2] of the fuzzy neural network controller. Can change the hidden layer nodes and learning rate. Network tra
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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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本文在学习模糊控制时做的几个模糊控制器，只要导入工作区间就可以运行-In this paper, fuzzy control, learning to do a few fuzzy controller, as long as you can into the work of interval running
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用cpn（对传神经网络）实现的自学习模糊控制器-By cpn (on mass neural network) to achieve self-learning fuzzy controller
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人工神经网络(Artificial Neural Network)是从生理角度对智能的模拟，具有极
高的学习能力和自适应能力，能够以任意精度逼近任意函数，完成对系统的仿真；
而遗传算法是对自然界生物进化过程的模拟，具有极强的全局寻优能力，这两种
算法都是当下研究较多的智能方法。将这两种方法与常规的 PID 控制相结合，
构成智能 PID 控制器，使其具有参数自整定、自适应的能力，以适应复杂环境
下的控制要求，这一思路对提高控制效果具有很好的现实意义。
-Artificia
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运用常规的PID控制算法很难达到人们所要求的控制效果。采用改进的BP神经网络算法进行改进具有以任意精度逼近非线性函数的能力，而且通过它的自身的学习，可以找到某一最优控制率下的PID控制器参数，使其具有更好的鲁棒性和自适应的能力。-Using conventional PID control algorithm is difficult to live up to the required control effect. The improved BP neural network algorit
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a gain-adjusted fuzzy PI/PD (GFPIPD) adaptive controller is proposed. The proposed controller first
constructs fuzzy rules for fuzzy PD/PI controller with the fixed weighting. Then the fuzzy rules, which self-learning their parameters for a desired
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singlpid 神经网络PID控制器 设计 编程程序-Single Neural Net PID Decouple Controller based on Hebb Learning
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基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应控制PID仿真- Single Neural Net PID Controller based on Second Type Learning Algorithm
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基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PId控制- Single Neural Net PID Controller based on Second Type Learning Algorithm
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模拟人类实际神经网络的数学方法问世以来，人们已慢慢习惯了把这种人工神经网络直接称为神经网络。神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中，人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣，并且把神经网络这一重要特点看作是解决自动控制中控制器适应能力这个难题的关键钥匙之一。
-Since the actual neural network simulation of human mathematical methods available, it has grad
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基于BP神经网络的PID控制方法设计控制器，通过BP神经网络与PID的控制相结合的神经网络控制基本原理和设计来自适应的功能调节PID的的三个参数，并根据被控对象的近似数学模型来输出输入与输出并分析BP神经网络学习速率η，隐层节点数的选择原则及PID参数对控制效果的影响。-based on BP neural network PID control method designed controller, through the BP neural network PID control with
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这是一个基于遗传算法的LQR控制器优化设计的程序。。 对于学习LQR控制器很有用。This a LQR controller based on genetic algorithm to optimize the design of the program. . . . LQR controller is useful for learning.-This is a LQR controller based on genetic algorithm to optimize the design o
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采用有监督学习的hebb规则实现权值学习的学习，给出实际例子，单神经元自适应控制器.-Weight is realized by using supervised learning hebb rule of learning, gives a practical example, the single neuron adaptive controller.
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模糊神经网络就是模糊理论同神经网络相结合的产物，它汇集了神经网络与模糊理论的优点，集学习、联想、识别、信息处理于一体。模糊神经网络可用于模糊回归、模糊控制器、模糊专家系统、模糊谱系分析、模糊矩阵方程、通用逼近器。(Fuzzy neural network is the product of the combination of fuzzy theory and neural network. It combines the advantages of neural network and fuz
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本控制器采用CMAC前馈控制，CMAC采用有导师的学习算法。实现了albus论文里面的小脑模型，并编写了程序！不错！值得分享！！！(This controller adopts CMAC feedforward control, and CMAC adopts learning algorithm with tutor.Realized the cerebellum model in the albus paper, and wrote the program!Good job!Worth sh
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