基于模糊神经网络预测技术检测蓄电池剩余电量研究
采用基于模糊神经元网络预测技术并应用TI 公司的DSP TMS320F240 辅以相应的传感器检测蓄电池剩余电量。该方法技术先进,实验结果表明测试精度高,为蓄电池剩余电量的检测提供了有效的途径。
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采用基于模糊神经元网络预测技术并应用TI 公司的DSP TMS320F240 辅以相应的传感器检测蓄电池剩余电量。该方法技术先进,实验结果表明测试精度高,为蓄电池剩余电量的检测提供了有效的途径。
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针对模糊逻辑尤其是模糊控制的迅速推广应用,Math Works公司在其MATLAB版中添加了Fuzzy Logic工具箱。该工具箱由长期从事模糊逻辑和模糊控制研究与开发工作的有关专家和技术人员编制。MATLAB Fuzzy Logic工具箱...
灰色预测模型称为CM模型,G为grey的第一个字母,M为model的第一个字母。GM(1,1)表示一阶的,一个变量的微分方程型预测模型。GM(1,1)是一阶单序列的线性动态模型,主要用于时间序列预测。 一、GM(1,1)建模 设有数列 共有...
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