本文为通信专业硕士研究生的毕业论文。主要研究神经网络的FPGA实现及其在网络拥塞控制中的应用。
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神经网络控制技术资料
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神经网络控制技术，结合了人工智能与自动控制理论，通过模仿人脑结构处理复杂非线性系统问题，广泛应用于机器人、智能制造、自动驾驶等领域。掌握此技术不仅能够提升系统性能，还能增强对不确定环境的适应能力。本站提供34,823个精选资源，涵盖从基础到高级的全方位学习资料，助力电子工程师快速成长为行业专家。立即探索，开启您的智能控制之旅！
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两本神经网络方面的经典电子书 人工神经网络导论.pdf 人工神经网络实用教程.pdf 神经网络是智能控制技术的主要分支之一。本书的主要内容有：神经网络的概念，神经网络的分类与学习方法，前向神经网络模型及其算法，改进的BP网络及其控制、辨识建模，基于遗传算法的神经网络，基于模糊理论的神经网络，R...
一种基于模糊神经网络的控制策略
一种基于模糊神经网络的控制策略，融合了模糊控制和神经网络的优点，根据变量的动态调整实施控制器的动态参数调整...
用BP神经网络实现模糊控制规则为T=int[(e +ec)/2]的模糊神经网络控制器。可以改变隐层节点数和学习速率。网络训练算法是变学习速率法。
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改进的单神经元自适应PID控制,权系数的再线修正不完全是根据神经网络学习原理
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