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fsfxx
- 本文主要研究利用神经网络进行非线性辨识及自适应控制。 -This paper studied the feasibility of using neural network nonlinear identification and adaptive control.
rbf
- 基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制-RBF neural network-based identification of single neuron PID model reference adaptive control
CHAP4_4
- 主要是介绍RBF神经网络与PID控制相结合的自适应控制-Mainly to introduce RBF neural network and PID control of a combination of adaptive control
sadsdsadsadsadsa
- 本程序运用广义模糊神经网络理论采用c++编程，实现了自适应控制-the procedures used fuzzy generalized neural network theory used MATLABL programming, the adaptive control-theory used MATLABL programming, the adaptive control
chap4_5
- 基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制-RBF neural network-based identification of single neuron PID model reference adaptive control
Robot-program
- 《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》一书所有的matlab仿真程序。本书系统地介绍了机器人控制的几种先进设计方法，是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。全书以机器人为对象，共分10章，包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑膜控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划。-" Robot Control System Design and MATLAB simulation,"
neural-network-control-algorithm
- 详细介绍了神经网络的自适应控制方法！对于初学者有很实用的价值，毕业设计_神经网络控制算法仿真-Details of the neural network adaptive control! For beginners there is a very practical value, graduation _ neural network control algorithm simulation
Adaptive-Hysteresis
- 基于径向基函数神经网络迟滞非线性自适应控制 提出了一种新的动态迟滞非线性模型. 将一定数量不同死区宽度的 backlash 模型并行相 加, 作为一个动态系统以仿真执行器中的迟滞特性. 利用该模型, 采用伪控制方法设计了一套具有 未知迟滞特性非线性系统的神经网络自适应控制方案, 通过自适应算法来调整干扰项的上限. 采用 Lyapunov 稳定性理论进行了严格证明, 仿真试验验证了所提方案的有效性.- A nov el class of hysteresis mo dels w
chaper3
- 《机器人控制系统设计与matlab仿真》第三章“机器人神经网络自适应控制”源代码-" Robot control system design and the matlab simulation" " robot neural network adaptive control source code
基于hopfiled网络的pid自适应控制
- 为了得到更好的模型自适应控制效果，提出一个有效的控制方案。阐述PID控制技术的定义及Hopfield网络的基本原理。结合PID的控制特点，构造了基于 Hopfield神经网络的PID模型参考自适应控制算法。
RBF-NEURAL-CONTROOL
- RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真代码-RBF neural control
chengxuthiee
- 双力臂机械手控制基于不确定补偿神经网络自适应控制-Dual-arm robot control based on uncertain compensation Neural Network Adaptive Control
chengxufour
- 单力臂机械手控制基于模型分块的机器人神经网络自适应控制-Single-arm robot control block of model-based neural network adaptive control robot
art_net
- 自适应谐振理论ART简单实现代码，网络由比较层、识别层、控制模块几大部分构成。(Adaptive resonance theory, ART neural network.The network is made up of the comparison layer, the identification layer and the control module.)
RBF神经网络自适应控制_源代码
- 《RBF神经网络自适应控制的matlab仿真》刘金琨著 程序包("RBF neural network adaptive control matlab simulation" Liu Jinkun program package)
基于PD增益自适应调节的模型参考自适应控制
- 基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制, 基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制(Single Neuron PID Model Reference Adaptive Control Based on RBF Neural Network Identification)
RBF自适应
- 基于梯度下降法RBF自适应神经网络控制(RBF adaptive neural network control based on gradient descent method)
matlab神经网络30案例
- rbf神经网络自适应控制matlab仿真实例(Matlab simulation example of RBF neural network adaptive control)
RBF神经网络自适应控制及MATLAB仿真
- RBF神经网络自适应控制及MATLAB仿真 供二次开发参考(RBF neural network adaptive control and MATLAB simulation)
工作空间中机械手的神经网络自适应控制
- 工作空间中机械手的神经网络自适应控制. 本设计为一个基于神经网络自适应控制的机械手运动模型的 MATLAB 仿真实验。以平面二关节机械手为控制对象，以一圆为目标轨迹。先得到机械手的运动 方程的形式，用 RBF 径向基神经网络对方程式中的系统的各个参数进行建模，利 用每个时刻的估计状态和理想状态的误差，通过梯度下降法对网络参数进行修正， 在若干次修正后，神经网络模型所得的状态跟踪到理想状态。