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  1. BP

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  2. 基于BP神经网络的 参数自学习控制 (1)确定BP网络的结构,即确定输入层节点数M和隐含层节点数Q,并给出各层加权系数的初值 和 ,选定学习速率 和惯性系数 ,此时k=1; (2)采样得到rin(k)和yout(k),计算该时刻误差error(k)=rin(k)-yout(k); (3)计算神经网络NN各层神经元的输入、输出,NN输出层的输出即为PID控制器的三个可调参数 , , ; (4)根据(3.34)计算PID控制
  3. 所属分类:其它资源

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1666
    • 提供者:dake
  1. BP

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  2. 基于BP神经网络的 参数自学习控制 (1)确定BP网络的结构,即确定输入层节点数M和隐含层节点数Q,并给出各层加权系数的初值 和 ,选定学习速率 和惯性系数 ,此时k=1; (2)采样得到rin(k)和yout(k),计算该时刻误差error(k)=rin(k)-yout(k); (3)计算神经网络NN各层神经元的输入、输出,NN输出层的输出即为PID控制器的三个可调参数 , , ; (4)根据(3.34)计算PID控制
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-11-01
    • 文件大小:1024
    • 提供者:dake
  1. BP-PID

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  2. 基于BP神经网络的PID参数自整定,实现PID控制器的自适应控制(Self-tuning of PID parameters based on BP neural network)
  3. 所属分类:易语言编程

    • 发布日期:2024-11-01
    • 文件大小:1024
    • 提供者:laiwenhui
  1. 511352神经网络pid

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  2. 使用Matlab实现了基于模糊神经网络的PID控制器,用于模拟斩波电路的PID控制器控制模拟(The PID controller based on fuzzy neural network is realized by using MATLAB, which is used to simulate the control of the PID controller of the analog chopper circuit.)
  3. 所属分类:其他小程序

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