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yichuangsuanfa
- 遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。-genetic algorithm in pattern recognition, neural networks, image processing, machine learning, optimization of industrial control, adaptive control, Biological sciences, and social sciences are
WNN_PID
- 提出了一种基于小波神经网络整定的PID 控制方法。由于小波变换具有良 好的时频局部特性,神经网络具有强大的非线性映射能力,自学习、自适应等优势,采用规 范正交的小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数的紧 支性、波动性以及神经网络的非线性映射能力,自学习、自适应能力等优点,渗碳炉控制实 验结果表明,用该方法整定的PID 控制系统收敛速度快,逼近精度高,鲁棒性好
Rgcfe
- 遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。在人工智能研究中，现在人们认为“遗传算法、自适应系统、细胞自动机、混沌理论与人工智能一样，都是对今后十年的计算技术有重大影响的关键技术”。 -The genetic algorithm referred to as GA (Genetic Algorithm), is essent
RBF-network-control
- RBF神经网络自适应控制,matlab仿真-RBF network control
chap9_1
- 此程序为单神经元自适应控制的MATLAB程序，可供学习神经网络进行控制的初始阶段使用。-This program is MATLAB single neuron adaptive control for learning neural network used to control the initial stage.
RBF_MRAC_Direct
- RBF神经网络模型自适应控制算法Delphi语言编写绝对可以执行适合相关人员研究参考-RBF MRAC delphi codes ok
rbf_IP
- 基于RBF神经网络自适应控制的一级直线倒立摆仿真——simulink-linear inverted pendulum simulation based on the RBF neural network adaptive control
机器人神经网络自适应控制
- 在Matalb中进行机器人控制仿真程序——机器人神经网络自适应控制(Robot neural network adaptive control in Matlab)
严格反馈非线性系统的自适应神经网络输出反馈控制
- 严格反馈 神经网络状态观测器 自抗扰控制 动态面(strict feedback Dynamic surface Neural network state observer Active disturbance rejection control)
chap6
- 神经网络简单介绍，BP神经网络在线和离线辨识，RBF神经自适应控制。(Neural network is introduced simply, BP neural network is identified online and offline, and RBF neural adaptive control.)
EV
- 建立了电动汽车的电机模型，电池模型以及自适应巡航系统的ACC控制算法，采用神经网络控制对ACC系统控制器进行详细的设计(The motor model, battery model and ACC control algorithm of adaptive cruise system of electric vehicle are established. The controller of ACC system is designed in detail by using neural net
RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真_2014.01_P320
- 使用matlab平台学习一些神经网络 RBF神经网络很厉害的 呃呃呃(Using matlab platform to learn some RBF neural networks which are very powerful hiccups)
leader-following 自适应动态规划仿真
- 本代码运用自适应动态规划理论，结合BP神经网络，设计实现多智能体系统的一致控制。其中的控制率是由HDP框架的BP神经网络基于智能体的实时状态数据自适应产生的。(leader-following consensus by adaptive dynamic programming)
robot_control
- 采用D-H法建立了多自由度机械臂末端执行器相对于基础坐标系的位置与姿态，即多自由度机械臂的正运动学模型。其次对多自由度机械臂的逆运动学模型进行了分析。最后通过采用Langrange法对多自由度机械臂的动力学进行了建模，并对多自由度机械臂的动力学模型及其特点进行了分析。 针对多自由度机械臂数学模型的不确定性问题，提出一种基于RBF神经网络的机械臂自适应控制方法。(The position and attitude of the end effector of the multi DOF Manip
RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真
- 刘金琨老师的著作，主要讲RBF在控制方面的应用，章节末附有源程序(Liu Jinkun teacher's work, mainly about the application of RBF in control, chapter end with the active program)