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pid
- :针对当前电力机车调速系统存在的一些问题，简要分析了直流电力机车调速原理，提出了 控制系统的硬件结构，并且设计出Fuzzy + PID复合结构的控制器，提高了控制系统的动态响应速 度和稳态误差 同时利用RBF神经网络自整定PID参数解决了PID控制中的参数整定问题
FUZZY-RBF-PID
- 基于模糊RBF网络整定的PID控制,采用增量PID形式-RBF network based on fuzzy tuning of PID control, PID form of incremental
RBF
- 基于RBF的PID控制matlab程序，望大家参考，共同学习。-PID control based on RBF
PIDRBFMATLAB
- 单神经元PID RBF MATLAB源码, -Single Neuron PID RBF MATLAB source,
NDT2RBFGJnet
- 毕业论文里的程序,RBF神经网络辨识仿真的,希望对大家有用-Thesis in the process, RBF neural network simulation, in the hope that useful
rbf
- 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
MATLABprogram
- 基于Matlab环境编写的一些神经网络PID控制和模糊PID控制源代码，其中包含BP pid，CMAC PID,RBF PID，BP数值逼近算法，BP预测控制以及模糊PID。-Matlab-based environment for the preparation of a number of neural network PID control and fuzzy PID control of the source code, which includes BP pid, CMAC PID,
RBF
- RBF整定PID程序，对于工程应用比较的使用-PID tuning procedures RBF
AdaptivePIDcontrolbasedonRBFIdentification
- 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
3
- matlab应用程序，RBF复合PID控制的MATLAB程序-matlab applications, RBF complex PID control, MATLAB program
RBFNN
- Three function for RBF neural network, using OLS,Rand and SGA function [newcenter,sigma,W,yh,rmse]=rbfols(p,t,tol) p 為輸入資料點，N×K矩陣，N是輸入資料維度，K是資料點數 t 為目標輸出值，1×K矩陣 tol 為指定容忍度或正確率 centers選定中心點，N×nc矩陣 sigma為 ? 值 W為輸出層權重，nc×1矩陣 y
CHAPTER1
- 基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制 -Based on RBF Neural Network Identification of single neuron PID model reference adaptive control based on RBF Neural Network Identification of single neuron PID model reference adaptive control
ANN
- matlab开发的RBF、BP PID算法，已经过测试-matlab development of RBF, BP PID algorithm has been tested
669703566
- 本代码为基于模糊RBF辨识的自适应PID控制，比较常规PID具有很明显优势控制效果。-The code for identification based on fuzzy adaptive PID control of RBF, compared with the obvious advantage of conventional PID control performance.
RBF-network
- matlab 基于PID控制器的RBF神经网络的仿真-matlab PID controller based on RBF neural network simulation
RBF
- 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
RBFNN-PID
- 神经网络RBF pid控制策略 源程序，可以直接运行-Neural network RBF pid control strategy source program that can run directly
PID-control-based-on-RBF
- REF网络为三层向前网络，极大的加快了学习速度并避免了局部极小的问题。-Adaptive PID control based on RBF Identification
rbf
- 用RBF神经网络优化PID控制器，可以直接使用-Optimize PID controller based on RBF neural network
RBFPID
- 在simulink平台上的基于RBF神经网络的PID算法，适用于simulink仿真中系统的实时自适应控制(PID algorithm based on RBF neural network on Simulink platform is suitable for real-time adaptive control of system in Simulink simulation)