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采用模糊神经网络结构，提出一种复合式控制方案，以解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题，达到对不确定非线性系统的高精度输出跟踪控制；同时，利用一个鲁棒反馈控制器，来保证模糊神
基于动作的评价值函数的再励学习方法主要有三种：Q-学习、R-学习和优胜学习。一般地,这些学习方法只能接受离散化的状态输入,产生离散值的控制动作。但是,智能体所处的环境通常是空间连续的,对连续的状态空间
为了解决不确定性变化的网络时延对工业过程控制非线性系统性能影响的问题，将模糊控制与网络化控制思想相结合，设计了一种智能网络化模糊控制器。根据网络时延和远程被控对象的特性在线调整量化因子和比例因子，并对
车辆牌照的自动识别是目标自动识别的一种重要形式。针对车牌识别的后期技术,即牌照识别技术做了研究并提出了一种新的车牌识别方法，该网络由BP 神经网络识别模块和模糊控制器构成，为了便于硬件实现，各模块相互
针对电动汽车中无刷直流电机负载波动较大的特点，提出了4 层模糊神经网络模型，该模型融合了模糊逻辑和神经网络的长处，模糊推理和解模糊化均通过神经网络来实现。模糊化层将输入特征量转化为模糊量，选取
应用仿人智能鲁棒性高、能对付难控对象的控制特点，结合模糊RBF 神经网络控制技术，提出仿人模糊神经网络控制方法，对PID 控制器参数进行优化调节。该方法采用仿人智能的多模态控制思想，对PID
本资源提供了详尽的E628j60网络模块资料，适用于51单片机、AVR及STM32等主流微控制器平台。内容涵盖硬件设计指南、软件开发示例以及详细的接口说明文档，是嵌入式开发者实现以太网通信功能不可或缺的技术宝典。无论您是在构建物联网设备还是...