基于BP神经网络算法PID控制器的研究与仿真
文中将BP神经网络的原理应用于参数辨识过程，结合传统的 PID控制算法，形成一种改进型BP神经网络PID控制算法。该算法利用BP神经网络建立系统参数模型，能够跟踪被控对象的变化，取得较高的辨识精度。针对BP神经网络对权系初始值敏感的缺点，优化BP神经网络的初始权系数。通过BP算法修正BP网络自身权系...
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人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。[1]
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查看全部14729个资源 »基于改进BP神经网络的牵引变流器故障诊断
在变流器故障诊断系统中，通过MATLAB对牵引变流器建立故障仿真模型，提取故障特征，对输入输出数据进行标幺化和模糊化的处理，并基于改进的动量BP神经网络算法，完成对变流器开关管开路的诊断，误差满足要求范围，结果表明：该算法收敛迅速，能避免陷入局部极值，而且准确率很高，是一种快速有效的方法。 ...
基于神经网络的GSM无源探测系统目标检测算法
对于GSM相控阵无源雷达接收机获取的目标数据提出一种用最佳后验感知的神经网络进行处理的算法，在复杂的杂波及噪声背景下，相比于流行的卡尔曼滤波，提高了目标的检测跟踪精度，对促进GSM无源探测系统实用化具有重要意义。 ...
基于BP神经网络的PID控制器参数优化方法
针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题，结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点，提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次，为了加快BP神经网络学习收敛速度，防止其陷入局部极小点，提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后，给...
基于模糊神经网络的起重机安全评估方法研究
根据桥式起重机的特点，建立了安全性评估指标体系。在模糊综合评判的基础上，引入BP神经网络，建立了起重机安全评估的模糊神经网络模型。采用改进的梯度下降动量BP算法对网络进行计算，克服了常用BP算法收敛速度较慢的缺点。通过神经网络的多次学习训练，评估因素权重得到了优化。研究结果表明：训练好的模糊神经网络...
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