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搜索资源 - neural fuzzy speed
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采用模糊RBF神经网络对柴油机油门执行器位置进行控制，介绍了电液调速执行器的动态特性，设计了电液调速控制回路，本文将一种基于模糊RBF神经网络的PID控制器应用于柴油机调速控制当中，详细说明了模糊RBF神经网络控制器的设计过程，它结合了传统PID以及神经网络和模糊控制的优点，可以在线调整得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明该系统比传统模糊控制的响应速度快、超调小，且适应性强，具有推广价值。-fuzzy RBFNN right Diesel throttle actuator positio
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模糊PID的响应速度比常规PID控制快，而且系统的调整时间很短，没有超调。神经网络PID与模糊PID的控制效果相同，都能在极短的时间内，消除偏差，快速地克服偏差的影响，改善了系统动态特性.-Fuzzy PID response speed faster than the conventional PID control, and adjust the system time is very short, there is no overshoot. PID and fuzzy neural ne
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模糊神经网络，自己编的，解决神经网络全局收敛问题，训练速度快。-Fuzzy neural networks, own, and to resolve the issue of global convergence of neural network training speed.
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分类判别中，bayes判别的确具有明显的优势，与模糊，灰色，物元可拓相比，判别准确率一般都会高些，而BP神经网络由于调试麻烦，在调试过程中需要人工参与，而且存在明显的问题，局部极小点和精度与速度的矛盾，以及训练精度和仿真精度间的矛盾，等，尽管是非线性问题的一种重要方法，但是在我们项目中使用存在一定的局限，基于此，最近两天认真的研究了bayes判别，并写出bayes判别的matlab程序，与spss非逐步判别计算结果一致。-Classified Identifying, bayes discrim
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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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利用神经网络实现交流调速的模糊控制。控制方法具有很强的自学习和抗干扰能力。-AC adjustment speed system is realized by the method of fuzzy controller based on neural network
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该仿真模型是一种利用模糊控制器调节PWM信号占空比的异步电动机直接转矩控制的策略，即在传统异步电动机直接转矩控制的基础上，用模糊控制器代替传统DTC中的滞环比较器和空间电压矢量状态选择器来细分控制规则，最后控制逆变器的开关，以减小转矩和磁链脉动，从而改善交流异步电机伺服系统的动、静态品质，使整个系统具有较强的鲁棒性和自适应性。-A method of the stator resistance estimate which based on the fuzzy neural network wa
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仿真曲线可以看出，神经网络PID和模糊PID的响应速度比常规PID控制快，而且系统的调整时间很短，没有超调。神经网络PID与模糊PID的控制效果相同，都能在极短的时间内，消除偏差，快速地克服偏差的影响，改善了系统动态特性，因此说明神经网络PID和模糊PID对锅炉汽包水位的控制效果要优于常规PID控制。-Simulation curve can be seen, PID and fuzzy PID neural network response speed faster than the conv
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该代码实现了一中具有补偿的模糊神经网络结构，通过对一个函函数的仿真，能看出，该结构相应快速，输出稳定 已通过测试。
-The code one compensation fuzzy neural network structure can be seen through the simulation of the function of a letter, that the structure of the corresponding speed, output stability has
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In This paper, the authors propose a Sensorless Direct Torque and Flux Control (DTFC) of
Induction Motor (IM) using two approach intelligent techniques: Mamdani Fuzzy Logic (FL)
controller is used for controlling the rotor speed and Artificial Ne
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针对传统的ＢＰ或ＧＡ对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小 识别率低下等问题 提出一
种基于ＢＦＧＳ的混合遗传算法 其基本思想为 首先构造一种前馈型模糊神经网络结构 然后用遗传算法进化若干代
后 当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值 则改用ＢＦＧＳ算法进行优化识别 仿真实验表明 对比ＧＡ该算法
收敛速度较快 识别精度提高了约７％ 能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别-In traditional BP or GA to identify the application
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SPEED CONTROL OF SEPARATELY EXCITED DC
MOTOR USING FUZZY NEURAL MODEL
REFERENCE CONTROLLER
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为了设计出智能的列车悬挂系统提出了基于神经网络的自适应模糊控制 模糊控制主要是针对系统的非线性神经网络控制是产生模糊控制的控制规则。最后通话matlab仿真，得出可行性。-In order to design intelligent train suspension system is proposed based on adaptive neural network fuzzy control fuzzy control is mainly for non-linear neural netw
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