RBF神经网络在分类问题中得到了广泛的应用,尤其是模式识别的问题。许多模式识别实验证明,RBF具有更有效的非线性逼近能力,并且RBF神经网络的学习速度较其他网络快。本文在具有复杂控制规律的S函数构造方法的基础上,给出了基于MATLAB语言的RBF神经网络PID控制器,及该模型的一非线性对象的仿真结果。
上传时间: 2016-05-19
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* 高斯列主元素消去法求解矩阵方程AX=B,其中A是N*N的矩阵,B是N*M矩阵 * 输入: n----方阵A的行数 * a----矩阵A * m----矩阵B的列数 * b----矩阵B * 输出: det----矩阵A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩阵 * b----矩阵方程的解X
上传时间: 2015-07-26
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(1) 、用下述两条具体规则和规则形式实现.设大写字母表示魔王语言的词汇 小写字母表示人的语言词汇 希腊字母表示可以用大写字母或小写字母代换的变量.魔王语言可含人的词汇. (2) 、B→tAdA A→sae (3) 、将魔王语言B(ehnxgz)B解释成人的语言.每个字母对应下列的语言.
上传时间: 2013-12-30
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1.有三根杆子A,B,C。A杆上有若干碟子 2.每次移动一块碟子,小的只能叠在大的上面 3.把所有碟子从A杆全部移到C杆上 经过研究发现,汉诺塔的破解很简单,就是按照移动规则向一个方向移动金片: 如3阶汉诺塔的移动:A→C,A→B,C→B,A→C,B→A,B→C,A→C 此外,汉诺塔问题也是程序设计中的经典递归问题
上传时间: 2016-07-25
上传用户:gxrui1991
1. 下列说法正确的是 ( ) A. Java语言不区分大小写 B. Java程序以类为基本单位 C. JVM为Java虚拟机JVM的英文缩写 D. 运行Java程序需要先安装JDK 2. 下列说法中错误的是 ( ) A. Java语言是编译执行的 B. Java中使用了多进程技术 C. Java的单行注视以//开头 D. Java语言具有很高的安全性 3. 下面不属于Java语言特点的一项是( ) A. 安全性 B. 分布式 C. 移植性 D. 编译执行 4. 下列语句中,正确的项是 ( ) A . int $e,a,b=10 B. char c,d=’a’ C. float e=0.0d D. double c=0.0f
上传时间: 2017-01-04
上传用户:netwolf
无刷直流电机(BLDCM)是随着电机控制技术、电力电子技术和微电子技术的发展而出现的一种新型电机。它是在有刷直流电机的基础上发展起来的。无刷直流电机具有交流电机的结构简单、运行可靠、维护方便等一系列特点,又具有直流电机的运行效率高、无励磁损耗以及调速性能好等诸多优点,在很多场合有广泛的应用前景,成为了国内外研究的热点。无刷直流电机传统的理论部分分析和设计方法已经比较成熟,因此对无刷直流电机控制策略的研究就显得十分重要。 PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛应用。在系统模型参数变化不大的情况下,PID控制性能优良。但在工业上有许多无法建立精确数学模型的复杂控制对象和非线性控制对象,若采用传统的PID进行控制的话,那么很难获得比较理想的控制效果。 对于无刷直流电机而言,它是一个多变量、强耦合的非线性系统,固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。基于以上原因,本文以无刷直流电机为控制对象,通过分析无刷直流电机的数学模型,以BP神经网络为基础,设计了应用于无刷直流电机的神经网络PID控制器。 在MATLAB平台上,先利用神经网络PID控制器,给出相应的控制算法,对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明,同传统PID控制器相比,神经网络PID控制器对模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性,有效的改善了系统的控制结果,达到了预期的目的。随后利用SIMULNK建立了无刷直流电机控制系统的仿真模型。分别采用普通PID控制器和神经网络PID控制器对电机的不同运行状况进行了仿真分析。仿真结果验证了所建模型的正确性,并证明了神经网络控制的优越性。
上传时间: 2013-08-04
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网络家电的现状: 实现家用电器的网络化、智能化是人们多年的梦想,是家用电器的发展方向 存在一些问题(如网络进入家庭、家庭布线、网络家电的标准等) 短期难以进入家庭 偶尔出现在展览会上,是各大家电厂商孜孜不倦研究的方向
上传时间: 2013-12-18
上传用户:妄想演绎师
利用最新的嵌入式开发工具EDK,在FPGA 中完成对PDIUSBD12 的硬件定制和固件编程,从而在FPGA 中实现U S B 控制器, 并最终完成U S B 的枚举过程、驱动程序的开发和简单的应用。
上传时间: 2013-11-25
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给于MATLAB 环境下的非线性滤波器。此设计中用到了,混合网络建模。B样条网络和对角递归神经元网络。
上传时间: 2014-01-10
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本文讨论了神经网络PID控制策略,提出了一种单神经元自适应PID控制器,给出了控制模型,探讨了单神经元自适应PID控制学习算法,通过修改神经元控制器连接加权系数 ,构成了自适应PID控制器。利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定,并使用了MATLAB软件进行了仿真研究。比较传统PID控制器与单神经元自适应PID控制器两者的仿真结果表明,神经网络PID控制器参数调节简单,具有很高的精度和很强的适应性,可以获得满意的控制效果。
上传时间: 2014-01-25
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