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搜索资源 - neural network control
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本文把神经网络技术应用在PID控制中，充分利用神经网络具有非线性函数逼近能力构造神经网络PID自整定控制器。-This paper, the neural network technology used in PID control, the full use of neural network structure with nonlinear function approximation capability PID self-tuning neural network controller.
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神经网络预测控制在中央空调水系统控制中的应用-Neural network predictive control in the central air conditioning system control of water
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卡尔曼滤波RBF神经网络和PD复合控制RBF neural network and Kalman filter composite control PD-RBF neural network and Kalman filter composite control PD
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模型跟随的神经网络PID飞行控制律设计PID neural network model following flight control law design-PID neural network model following flight control law design
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用som神经网络算法来实现倒立摆的平衡控制，效果很好。-Som neural network algorithm used to achieve a balanced inverted pendulum control, very good.
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PSO算法简单、易实现且参数较少，现已被应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其它遗传算法的应用领域-PSO algorithm is simple, easy to implement and less parameters, have been applied to function optimization, neural network training, fuzzy system control and other applications of genetic algorit
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基于改进BP 神经网络的移动机器人寻线控制神经网络系统具有自学习和自适应的能力，同时有很强的容错性和鲁棒性，适用于处理难于语言化的模式信息。为使移动机器人沿地面标志线自主运动，采用CCD 图像传感器与PC/104总线相结合的硬件系统，运用神经网络的模式识别功能，实现了机器人的寻线控制，实验结果表明该方法是可行的，能有效地提高移动机器人对环境的适应性和其智能化水平。- Neural Network has the ability of self-learning and self-adaptati
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高超声速飞行器的神经网络动态逆控制Hypersonic vehicle control of the neural network dynamic inversion-Hypersonic vehicle control of the neural network dynamic inversion
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神经网络与粒子滤波的柔性臂控制方法Neural network and particle filter method for flexible arm control-Neural network and particle filter method for flexible arm control
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本程序利用BP神经网络对控制系统进行建模-The program uses BP neural network to model the control system
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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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BP神经网络在飞控系统传感器故障诊断 diagnosis-BP neural network flight control system fault diagnosis
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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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这是BP神经网络和普通PID结合的神经网络PID控制，对于不同的控制对象，只需要改三个控制参数即可-This is the BP neural network and ordinary PID PID control with neural network for different control objects, only three control parameters can be changed
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针对BP神经网络存在的缺点，本文利用遗传算法能够收敛到全局最优解而
且遗传算法鲁棒性强的特点将遗传算法同神经网络结合起来，不仅能发挥神经网
络的泛化映射能力，而且使神经网络具有很快的收敛性以及较强的学习能力。为
了验证遗传算法优化BP神经网络的有效性，本文将此算法应用到直线一级倒立
摆的稳定控制中，同时利用UbVIEW语言界面开发能力强，并且数据输入、网
络通信、硬件控制简单的优点，制作了倒立摆的仿真控制和实时控制软件。仿真
研究表明，遗传算法优化BP神经网络的控制器设计
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智能控制中的神经网络的PID仿真 matlab-Intelligent Control of neural network PID simulation
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神经网络PID的响应速度比常规PID控制要快，而且系统的调整时间很短，能很快达到给定值，系统输出没有超调，并且误差减小的速度也比常规PID快，因此说明神经网络PID的控制效果要优于常规PID控制。-PID neural network response speed faster than the conventional PID control, and adjust the system time is very short, can quickly reach a given value,
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仿真曲线可以看出，神经网络PID和模糊PID的响应速度比常规PID控制快，而且系统的调整时间很短，没有超调。神经网络PID与模糊PID的控制效果相同，都能在极短的时间内，消除偏差，快速地克服偏差的影响，改善了系统动态特性，因此说明神经网络PID和模糊PID对锅炉汽包水位的控制效果要优于常规PID控制。-Simulation curve can be seen, PID and fuzzy PID neural network response speed faster than the conv
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究。
PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。
同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练
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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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