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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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有脉冲干扰 下的柔性机械臂的模糊控制方法。采用神经网络训练出来的T—S模糊控制器，控制效果不错。只有仿真模块，没有文字说明。-pulse interference with the interference of fuzzy manipulator control methods. Using neural network training, the T-S fuzzy controller, control effectiveness. Only Simulation Module, ther
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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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不用到matlab工具箱，进行神经网络控制器设计，采用BP方法-Do not have to matlab toolbox, the neural network controller design, using BP method
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将基于聚类分析的神经网络-模糊控制器应用于火电厂锅炉控制系统的访问研究-Cluster analysis will be based on neural network- fuzzy controller used in thermal power plant boiler control system access to research
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一种基于模糊神经网络的控制策略，融合了模糊控制和神经网络的优点，根据变量的动态调整实施控制器的动态参数调整-Based on fuzzy neural network control strategy, the convergence of fuzzy control and neural network advantages, in accordance with the dynamic adjustment of the implementation of variable controll
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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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为了提高三级倒立摆系统控制的响应速度和稳定性,在设计Mamdani 型模糊推理规则控制器控制倒立摆系统稳定的基础上,
设计了一种更有效率的基于Sugeno 型模糊推理规则的模糊神经网络控制器。该控制器使用BP 神经网络和最小二乘法的混
合算法进行参数训练,能够准确归纳输入输出量的模糊隶属度函数和模糊逻辑规则。通过与Mamdani 型控制器的仿真对比,
表明该Sugeno 型模糊神经网络控制器对三级倒立摆系统的控制具有良好的稳定性和快速性,以及较高的控制精度。-In order to
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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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关于神经网络非线性系统的辨识，模糊控制器等程序。-With regard to neural network, nonlinear system identification, fuzzy controller and other procedures.
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matlab中关于模糊控制器的设计，编程，模糊神经网络控制，模糊PID控制等-matlab fuzzy controller on the design, programming, fuzzy neural network control, fuzzy PID control
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：针对能够采用仿射非线性表示的含有未建模动态的SISO非线性系统，讨论了一种基于神经网络的自适应
控制方法．该方法对受控对象的已知部分．采用反馈线性化方法设计控制器，用神经网络在线补偿未建模动态及
外部干扰等引起的误差，从而实现自适应控制。对具有未建模动态的双车倒立摆设计了输出反馈自适应控制系
统．仿真表明该方法是有效的。 -A discussion is devoted to design neural network adaptive control scheme of t
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基于粗糙集的模糊神经网络控制器的研究Based on rough fuzzy neural network controller based on-Based on rough fuzzy neural network controller based on
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利用模糊神经网络自动建立驾驶意图识别模糊控制器-built driver intention recognition fuzzy controller by fuzzy neural network
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In this paper a Conventional PD Controller and Fuzzy Neural Controller for trajectory tracking of mobile robot
platform is presented. Using computed torque method is given input- torque on mobile robot wheels. The
locomotion control structure is
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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。模糊神经网络可用于模糊回归、模糊控制器、模糊专家系统、模糊谱系分析、模糊矩阵方程、通用逼近器。(Fuzzy neural network is the product of the combination of fuzzy theory and neural network. It combines the advantages of neural network and fuz
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根据所学过的BP网络设计及改进方案设计实现模糊控制规则为T = int((e+ec)/2)的模糊神经网络控制器，其中输入变量e和ec的变化范围分别是：e = int[-2, 2]，ec = int[-2, 2]。网络设计的目标误差为 0.001。(According to the BP network design and improvement plan that we have learned, we design a fuzzy neural network controller with
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实现控制规则为T=int（(e+e1)/2）的模糊神经网络控制器(A fuzzy neural network controller with T=int ((e+e1) /2) control rule is implemented.)
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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.)
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