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用神经网络来控制一阶倒立摆，给出matlab的simulink仿真-neural network to control a band inverted pendulum, is Matlab Simulink simulation
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模糊滑模神经网络RBF在倒立摆系统的应用-Fuzzy sliding-mode neural network RBF at the inverted pendulum system
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倒立摆是一种复杂、时变、非线性、强耦合、自然不稳定的高阶系统，许多抽象的控制理论概念都可以通过倒立摆实验直观的表现出来。基于人工神经网络BP算法的倒立摆小车实验仿真训练模型，其倒立摆BP网络为4输入3层结构。输入层分别为小车的位移和速度、摆杆偏离铅垂线的角度和角速度。隐含层单元数16个。输出层设置为1个输出单元。输入层采用Tansig函数，隐含层采用Logsig函数，输出层采用Purelin函数。用Matlab 6.5数值计算软件对模型进行学习训练，并与线性反馈控制逻辑算法对比，表明倒立摆控制B
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用som神经网络算法来实现倒立摆的平衡控制，效果很好。-Som neural network algorithm used to achieve a balanced inverted pendulum control, very good.
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基于BP神经网络的二级倒立摆控制器选择小车的位移和速度及两个摆杆偏离铅锤线的角度和角速度为输入数据。并经训练可得到一个神经网络控制器。-The controller of the double inverted pendulum based on the BP neural network chooses displacement and speed of the car, the angle between the two pendulums bar and vertical line and
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基于遗传算法和BP神经网络控制倒立摆的程序，用遗传算法优化神经网络权值阈值以达到更好的控制效果-Based on genetic algorithm and BP neural network control procedures for the inverted pendulum, with a genetic algorithm neural network weight threshold in order to achieve better control performance
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bp神经网络优化PID算法，单级倒立摆，神经网络 PID-bp neural network optimization PID algorithm, single inverted pendulum, neural network PID
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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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学校布置的神经网络控制的大作业，控制三级倒立摆的，实验效果非常好！-School layout neural network control of a large operation, control triple inverted pendulum, the experimental results is very good!
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基于PID神经网络的倒立摆控制系统（神经网络控制）-Inverted Pendulum Control System Based on PID Neural Network
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使用神经网络实现对三阶倒立摆的控制。包含simulink连接图、神经网络程序、最终结果。-Using neural network to achieve control of the third-order inverted pendulum. Contains the simulink connection diagram, neural network program, the final result.
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用神经网络SOM算法实现了倒立摆的平衡控制，并取得了很好的效果-SOM neural network algorithm to achieve inverted pendulum balance control, and have achieved very good results
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一种结合神经网络来控制倒立摆稳定的程序。用强化学习方法，训练两个网络，一个是行为网络，一个是评估网络-a method to balance a inverted pendulum, using reference studing, as well as neural network.
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BP神经网络根据LQR控制固高一级倒立摆，稳定控制及起摆控制-BP neural network based on solid LQR control an inverted pendulum stability control and from the pendulum control
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使用神经网络实现2阶倒立摆的控制。包含simulink连接图、神经网络程序、最终结果。-Second order inverted pendulum control using neural network. Contains the simulink connection diagram, neural network program, the final result.
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利用RBF神经网络对倒立摆系统进行控制，仿真证明能够对倒立摆的位置和速度进行很好的跟踪-By using RBF neural network to control the inverted pendulum system, the simulation prove that the position and speed of the inverted pendulum can be a good tracking
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利用强化学习的自适应动态规划中的值迭代和策略迭代方法，神经网络控制方法，LQR状态调节器最优控制方法，实现了三维倒立摆在飞行器上的稳定控制。鲁棒性很强，进行了高斯白噪声的扰动实验。-Reinforcement learning adaptive dynamic programming in value iteration and policy iteration method, neural network control method, LQR state regulator optimal
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