人工智能-模糊神经网络控制器的优化设计.pdf
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人工智能-基于模糊神经网络的HVDC控制器的研究.pdf
模糊神经网络控制器(Fuzzy Neural Network Controller)是将模糊控制和神经网络相结合的一类控制器。它综合了两者的优点,主要包括以下特点:知识表达能力强。模糊系统的语言规则和神经网络的学习能力相结合,可以表示...
通过这样的学习方法，我们可以实现模糊神经网络控制器，使其能够满足输入变量e和ec的变化范围为[-2,2]，并且达到目标误差emin=0.001。输入样本为模糊推理部分的输出，输出样本为期望的控制器输出。需要用模糊神经...
基于模糊神经网络PID控制器的matlab仿真+提供代码操作视频 运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前...
人工智能-一种基于模糊神经网络采用再励学习的PID控制器.pdf
前四种属于基于基本参数调整的自适应模糊控制器，第五和第六种为基于模型的自适应模糊控制器，而第七到第九种为基于智能算法的自适应模糊控制器。他们进一步将这一研究推广到其他推理方法下的各类Mamdani模糊控制器...
模糊神经网络控制器.doc
其实百科介绍的很详细，如“人工神经网络是模拟人脑结构的思维功能，具有较强的自学习和联想功能，人工干预少，精度较高，对专家知识的利用也较少。但缺点是它不能处理和描述模糊信息，不能很好利用已有的经验知识，...
(1）增量型算法不需做累加，计算误差后产生的计算精度问题，对控制量的计算影响较小。位置型算法用到过去的误差的累加，容易产生较大的累加误差。（2）增量型算法得出的是控制的增量，不会影响系统的工作。位置型...
但是，本文所介绍的方法可以为读者提供一个入门的思路，帮助他们进一步了解和使用模糊神经网络控制器。模糊神经网络是将模糊逻辑和神经网络相结合的一种人工智能算法。训练神经网络：将模糊控制系统作为神经网络的...
模糊控制以现代控制理论为基础,同时与自适应控制技术、人工智能技术、神经网络技术的相结合,在控制领域得到了空前的应用。Fuzzy-PID复合控制 Fuzzy-PID复合控制将模糊技术与常规PID控制算法相结合，达到较高的控制...
分类和目标识别，还是有...模糊神经网络就是模糊理论同神经网络相结合的产物，它汇集了神经网络与模糊理论的优点，集学习、联想、识别、信息处理于一体。其比较适用于分类和识别，因为其模糊规则可以保证不受噪声干扰。
模糊神经网络可以用matlab工具箱实现吗？还有输入数据差别比较大（就是大小差异大）是不是要进行归一化再学习训练呢？求解，求解答！对于你的帮助不胜感激！clear allclcclose alltic,%[x,y]=data;x=[1 2 3 4 5 6 7 ...
然后和你自己试凑的模糊pid相比，那肯定是更好，但是原理上没有什么改观，控制器还是原来的控制器，只是找到了最优参数，另外实时性要求不高的话建议不用遗传算法，用更精确的全局寻优算法，比如粒子群，蚁群算法等...
神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较...
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从...2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。...
本文将介绍如何设计一个模糊神经网络控制器的S函数，并提供在Matlab中的实现示例代码。本文介绍了如何设计一个模糊神经网络控制器的S函数，并提供了在Matlab中的实现示例代码。通过使用S函数模块，我们可以在...
这就是说，在控制器中仅引入“比例”项往往是不够的，比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是“微分项”，它能预测误差变化的趋势，这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使抑制误差的控制作用等于...
重点讨论了基于一种新型单片机一AVR高速嵌人式单片机交流变频调速在核子秤配料自动控制系统中的应用，并给出了软硬件设计方法，同时利用一种模糊神经网络自学习控制方法。较好地解决了控制精度和实时控制的要求，...
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