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基于S函数的RBF神经网络PID控制器
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...
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径向基函数（RBF）网络是一种强大的神经网络模型，以其在非线性分类与回归任务中的卓越性能而闻名。广泛应用于模式识别、信号处理及控制系统设计等领域，RBF能够有效解决复杂的数据拟合问题。对于致力于提升算法精度和系统响应速度的电子工程师而言，掌握RBF技术不仅有助于优化现有项目，还能激发创新灵感。本站提...
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源代码 2,329
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基于混沌RBF的PID控制在窑炉中的应用
介绍了MSP430 单片机控制的陶瓷窑炉系统，对数学模型与算法进行了分析，设计了软硬件。系统改进了PID 控制，加入了混沌RBF 算法，大大提高了温度控制的精确性。系统由两大部分组成，下位机负...
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RBF神经网络中指数函数e的FPGA实现
RBF 径向基神经网络在工程中，尤其是各种智能控制中的应用十分广泛。其隐含层的非线性激活函数经常采用高斯径向基函数，这一函数为一指数函数。指数函数用硬件实现起来比较困难。本文提供了一种应用CO...
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热电偶RBF神经网络模型分布密度范围研究
本文提出的利用径向基神经网络（RBFNN）或广义回归神经网络（GRNN）建立热电偶特性模型的方法，解决了BP 神经网络热电偶模型精度不高、重复训练时输出结果发生变化，有时出现奇异结果、不稳定等...
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模糊RBF 神经网络在锅炉水位控制中的应用
水位控制是工业锅炉控制系统中一个重要的环节，其控制质量的优劣直接影响到锅炉的安全和经济效益。本文将一种基于模糊RBF 神经网络的PID 控制器应用与工业锅炉水位的控制当中，它结合了传统PID...
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基于半物理仿真的RBF神经网络滑模控制
针对一类不确定时滞系统研究滑模控制的实现问题。对于实际应用对象的时滞特性采取了特殊的线性变换，将原时滞系统转化为无时滞系统。通过设计二次型性能指标计算得到了最优的切换函数，并使用RBF神经网络实现了滑...