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采用将BP神经网络的学习算法应用于PID控制中，使BP神经网络与PID控制算法结合起来，通过吸收两者的优势，使系统具有自适应性。这样系统可自动调节控制参数，更好地适应输入变量的变化，提高控制性能和可靠性。本文从BP神经网络的基本构成原理、学...
该文档为物联网中基于KNN和BP神经网络预测模型的研究简介文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
摘 要：为了减少传统数值分析法由于厚度谐振而引起的结果错误问题，实现异向介质高分析精度与高效率的共存，建立基于反向传播多层前馈型神经网络(BP 神经网络)的异向介质电磁特性与介质敏感结构参数之间的神经网络模型，对异向介质的基本结构进行分析。...
本文讨论了使用BP 神经网络PID 控制算法，并且将这种控制算法应用在漂白工段的控制当中。利用神经网络自学习能力，在线整定PID 控制参数。实践证明BP 神经网络PID控制器具有实现简单，适应
·摘 要:BP网络模型的实现需要掌握计算机编程语言及较高的编程能力，这在一定程度上不利于神经网络技术的推广和使用，而MATLAB软件提供了一个现成的神经网络工具箱（NeuralNetworkToolbox，简称NNT）。运用MATLAB的神...
教学质量分析评估是一个比较复杂的,多因素、多变量、模糊的非线性过程，BP 神经网络的原理可用于教学质量分析评估。文章中给出基于BP 神经网络的教学质量分析评估模型结构,以及学习算法,并在Matlab
本文采用BP 多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿. 提出附加动量法、自适应参数变化法为主要内容的BP 神经网络改进算法,有效地改善了BP 网络传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷,