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CHAPTER4
- 本文讨论了神经网络PID控制策略,提出了一种单神经元自适应PID控制器,给出了控制模型,探讨了单神经元自适应PID控制学习算法,通过修改神经元控制器连接加权系数 ,构成了自适应PID控制器。利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定,并使用了MATLAB软件进行了仿真研究。比较传统PID控制器与单神经元自适应PID控制器两者的仿真结果表明,神经网络PID控制器参数调节简单,具有很高的精度和很强的适应性,可以获得满意的控制效果。-This paper discusses the nerv
using-adaptive-chebyshev
- 提出了一种基于自适应 Chebyshev 多项式神经网络(ACNN)的 Logistic 混沌系统控制算法。该算法采用 Chebyshev 正交多项式作为神经网络的激励函数, 构建 Logistic 混沌系统的预测与控制模型。为了保证算法的稳定性, 提出和证明了收敛定 理, 并利用自适应学习率算法提高神经网络的学习效率和收敛速度。通过采用自适应 Chebyshev 神经网络直接学习 Logistic 混 沌系统的动态特性, 并对系统实施目标函数控制。实验仿真结果表明, 该算法在 L
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.)