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一种基于模糊径向基函数神经网络的自学习控制器-based on fuzzy RBF neural network learning controller.
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智能控制仿真4 基于神经网络的模糊控制器设计 简单易懂 适合学习-four intelligent control simulation based on neural network fuzzy controller design is simple to understand for learning
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A Simple PID controller under simulink, good learning concepts
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用BP神经网络实现模糊控制规则为T=int[(e
+ec)/2]的模糊神经网络控制器。可以改变隐层节点数和学习速率。网络训练算法是变学习速率法。-BP neural network with fuzzy control rules for the T = int [(e+ Ec)/2] of the fuzzy neural network controller. Can change the hidden layer nodes and learning rate. Network tra
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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、学习规则和学习算法出发，设计了基于BP神经网络的PID控制器，并对其进行了仿真分析,结果表明，该控制方案可行、有效。-We apply the learning algorithm of BP neural network to the PID control,
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本文在学习模糊控制时做的几个模糊控制器，只要导入工作区间就可以运行-In this paper, fuzzy control, learning to do a few fuzzy controller, as long as you can into the work of interval running
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< 控制系统计算机辅助设计--MATLAB语言与应用>>系统地介绍了国际控制界最流行的控制系统计算机辅助设计语言MATLAB，侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、数学问题的MATLAB求解、线性系统计算机辅助分析、控制系统与其他复杂系统的Simulink建模，控制系统的计算机辅助设计方法，包括串联控制器、状态反馈控制器、多变量系统频域设计、PID控制器设计、最优控制器设计、LQG/LTR控制器设计、H2=H1 最优控制、分数阶控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制、遗传
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rbf神经网络内模控制器，较bp算法学习更快-rbf neural network internal model controller, learning faster than the bp algorithm
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基于二次型学习算法的单神经元PID控制器源代码-Single Neural Net PID Controller based on second Type learning Algorithm
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基于迭代学习控制PID控制器参数的调整方案
设计和稳定性分析-Iterative Learning Control Based PID Controller Parameter Tuning Scheme
Design and Stability Analysis
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用cpn（对传神经网络）实现的自学习模糊控制器-By cpn (on mass neural network) to achieve self-learning fuzzy controller
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适合用来学习模糊控制的源码。模糊自适应PID效果是非常不错。PID控制器，一种工业控制方式,比例积分微分控制规律（控制器数学模型G(S)=比例＋微分＋积分）,经常用P表示比例，用I表示积分，用D表示微分。-Suitable for learning fuzzy control of the source. Fuzzy adaptive PID effect is very good. PID controller, an industrial control, PID control law (
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人工神经网络(Artificial Neural Network)是从生理角度对智能的模拟，具有极
高的学习能力和自适应能力，能够以任意精度逼近任意函数，完成对系统的仿真；
而遗传算法是对自然界生物进化过程的模拟，具有极强的全局寻优能力，这两种
算法都是当下研究较多的智能方法。将这两种方法与常规的 PID 控制相结合，
构成智能 PID 控制器，使其具有参数自整定、自适应的能力，以适应复杂环境
下的控制要求，这一思路对提高控制效果具有很好的现实意义。
-Artificia
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Due to the explicit form of the mathematical expression which is analogous
to the descr iption of classic controller, the algorithms can be described as the
Proportional- Derivative (PD), Proportional-Integral (PI) and Proportional-Integral-
De
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Due to the explicit form of the mathematical expression which is analogous
to the descr iption of classic controller, the algorithms can be described as the
Proportional- Derivative (PD), Proportional-Integral (PI) and Proportional-Integral-
De
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运用常规的PID控制算法很难达到人们所要求的控制效果。采用改进的BP神经网络算法进行改进具有以任意精度逼近非线性函数的能力，而且通过它的自身的学习，可以找到某一最优控制率下的PID控制器参数，使其具有更好的鲁棒性和自适应的能力。-Using conventional PID control algorithm is difficult to live up to the required control effect. The improved BP neural network algorit
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单神经元PID解耦控制程序,解耦算法例子以活套系统为传递函数。-Single Neural Net PID Decouple Controller based on Hebb Learning
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a gain-adjusted fuzzy PI/PD (GFPIPD) adaptive controller is proposed. The proposed controller first
constructs fuzzy rules for fuzzy PD/PI controller with the fixed weighting. Then the fuzzy rules, which self-learning their parameters for a desired
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singlpid 神经网络PID控制器 设计 编程程序-Single Neural Net PID Decouple Controller based on Hebb Learning
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This package is useful for control to object by stochastic iterative learning control(ILC) with PID controller.
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