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本文介绍了倒立摆的结构原理，并且用神经网络编写程序控制倒立摆-This article describes the structure of the inverted pendulum theory, and neural network programming using inverted pendulum 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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one neccessary program for neural network training in control
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关于飞行器的英文博硕论文，主要涉及到基于神经网络的飞控系统的设计。-Bo-seok on the aircraft in English papers, mainly related to neural network-based flight control system design.
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车辆半主动控制的神经网络与模糊控制，对车辆的半主动控制研究是个很好的参考-Vehicle semi-active control of neural network and fuzzy control of semi-active control of the vehicle is a good reference
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针对不确定非线性 BTT 导弹控制系统, 提出了一种基于模糊高斯基函数神经网络的自适应控制设计方法。在设计过程中将不确定部分合为一项, 应用模糊神经网络的万能逼近性质来逼近系统不确定项, 然后利用滑模控制和自适应模糊神经网络理论设计了控制器, 应用 Ly apunov 稳定性理论保证闭环系统的稳定性,并推导出自适应律,最后通过仿真结果验证该方法的有效性。-BTT missile based on fuzzy neural network adaptive control
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In This paper, the authors propose a Sensorless Direct Torque and Flux Control (DTFC) of
Induction Motor (IM) using two approach intelligent techniques: Mamdani Fuzzy Logic (FL)
controller is used for controlling the rotor speed and Artificial Ne
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基于ADMC_401的三相交流感应电机的SVPWM变频调速研究，通过对感应电动机的矢量控制原理分析, 提出了一种PID神经元网络控制器-SVPWM variable frequency speed control studies based ADMC_401 three-phase AC induction motor, induction motor vector control principle analysis, proposed a PID neural network control
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The neural networks are widely used to solve the routing
problem and to manage the congestion in the computer
networks. In this paper, two methods are proposed to solve
this problem. In the first method a feed forward neural
network is includ
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智能控制；BP神经网络算法；PID控制器MATLAB 仿真-Intelligent Control BP neural network algorithm MATLAB simulation, the PID controller
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智能控制；神经网络；PID控制；遗传算法等及其相关程序代码-Intelligent control neural network PID control genetic algorithm and its associated program code
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Direct Torque Control of Induction Motor by Use of Neural Network
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Application of Fuzzy Neural Network in Direct
Torque Control System
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利用新陈代谢灰色预测、样本自适应BP 神经网络和时间序列分析分别进行风电功率实时预测和日前预测，并采用熵值取权法确定组合权重，引入自控机制，构建反馈，提出组合预测法和基于时间序列的卡尔曼滤波法。研究结果表明，组合预测模型能减少各预测点较大误差的出现，而卡尔曼滤波能大幅消减原始序列的波动影响。-Use of metabolic gray forecast, sample adaptive BP neural network and time sequence analysis respective
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针对传统的PID 控制器参数固定而导致在控制中效果差的问题，提出一种基于模糊RBF 神经网络智能PID 控制器的设计方法。
该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点，将模糊控制与RBF 神经网络相结合以在线调整PID 控制器参数，整
定出一组适合于控制对象的kp. ki. kd 参数。将算法运用到电机控制系统的PID 参数寻优中，仿真结果表明基于此算法设计的PID 控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。-Fixed for the traditional PID
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(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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Control of Asymmetrical Multilevel Inverter Using Artificial Neural Network
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先采用RBF神经网络进行控制对象辨识，控制器采用了pid-Adaptive PID Control Based on RBF Neural Network Identification
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基于自适应RBF神经网络的PID控制,用于燃气轮机排气温度
-SELF-ADAPTIVE RBF NEURAL NETWORK PID CONTROL IN EXHAUST TEMPERATURE OF MICRO GAS TURBINE
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基于RBF神经网络的中频感应炉的智能控制研究-The Study of Intelligent Control of Medium Frequency Induction Furnace Based on RBF Neural Network
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