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基于MATLAB和Simulink的模糊神经网络替代PID仿真实验(含源码、文档及数据).rar

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简介:
本资源提供了一套基于MATLAB和Simulink的模糊神经网络替代传统PID控制器的仿真案例,包含完整源代码、实验报告及相关数据集。适合于控制系统设计与研究者使用。 资源内容为基于Matlab与Simulink的模糊神经网络替代PID仿真实验(包含完整源码、详细文档及数据)。该代码采用参数化编程方式,便于用户调整相关参数,并且程序结构清晰,注释详尽。 此项目适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等专业学生的课程设计、期末作业和毕业设计使用。此外,还有更多仿真源码与数据集可供下载(具体信息请自行查找)。 作者是一位资深算法工程师,在某大型企业工作超过十年时间,专注于Matlab、Python、C/C++及Java语言的开发,并且在YOLO算法仿真实验方面具有丰富的经验。他在计算机视觉、目标检测模型构建、智能优化算法设计等多个技术领域均有深厚的研究背景与实践经验。如果有定制化仿真源码或数据集的需求,可以联系作者进行咨询。

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  • MATLABSimulinkPID仿).rar
    优质
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  • 常规PIDPIDRBFPIDMATLAB仿
    优质
    本项目探讨了常规PID控制、模糊PID控制以及结合RBF神经网络优化的PID控制方法,并通过MATLAB进行详细仿真实验,以比较三种控制策略的效果。 本硕博研究中使用了常规PID和模糊PID的仿真实现以及神经网络PID的编程实现。
  • MATLAB现(完整).rar
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB的模糊神经网络实现方案,内含详细代码及测试数据,适用于科研与学习。 资源内容:基于Matlab实现模糊神经网络(完整源码+数据).rar 代码特点: - 参数化编程,参数可方便更改; - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象: 计算机、电子信息工程及数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 作者介绍:某知名企业的资深算法工程师,在Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真领域拥有10年的丰富经验;擅长计算机视觉与目标检测模型开发,熟悉智能优化算法、神经网络预测方法,并在信号处理、元胞自动机模拟、图像处理技术及智能控制策略等方面具有深厚造诣。同时,在路径规划和无人机相关领域的仿真实验方面也有独到见解和实践成果。 如有更多仿真源码或数据集的需求,请直接联系作者进行咨询。
  • MATLAB水质预测仿完整).rar
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB开发的模糊神经网络模型,用于进行水质参数的预测分析。内含详细代码及实验数据,帮助用户快速掌握该领域的研究方法和技术细节。适合科研与教学使用。 资源内容:基于Matlab实现的模糊神经网络预测水质评价仿真(完整源码+数据)。 代码特点: - 参数化编程,参数易于更改。 - 代码结构清晰、注释详尽。 适用对象: 该资源适合计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生在课程设计、期末大作业及毕业设计中使用。 作者介绍:某知名企业的资深算法工程师,在Matlab、Python、C/C++和Java领域拥有10年的工作经验。擅长的仿真工作包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究以及神经网络预测等领域,同时在信号处理、元胞自动机应用、图像处理技术及智能控制理论等方面也有丰富的实践经验,并且具备路径规划与无人机相关领域的专业知识和技能。
  • MATLAB/SimulinkPIDPID对比仿
    优质
    本项目通过MATLAB/Simulink平台进行PID和模糊PID控制算法的仿真对比实验,并提供完整的代码资源。 Matlab/Simulink中的模糊PID与传统PID控制的比较分析,并包含相关讲解视频和模型。
  • MATLAB多个仿现(说明).rar
    优质
    本资源包提供了一个全面的MATLAB环境下的神经网络仿真工具集,包含多种神经网络模型的实现代码、训练数据和详尽的使用指南文档。 资源内容包括基于神经网络的43个MATLAB仿真实验(包含完整源码、详细文档及数据)。代码特点在于参数化编程,便于更改参数设置;代码结构清晰,注释详尽。 该套资源适用于工科学生、数学专业以及算法方向的学习者。作者是一位资深的大厂算法工程师,在Matlab、Python、C/C++和Java等语言的算法仿真方面拥有十年的工作经验。他擅长于智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及智能控制等领域,同时也精通路径规划与无人机相关技术。 欢迎有兴趣的学习者进行交流探讨学习。
  • PID控制MATLAB仿操作视频
    优质
    本视频详细讲解了如何在MATLAB环境中利用模糊神经网络技术优化PID控制器,并展示了完整的仿真过程和代码实现。适合自动化与控制系统研究者学习参考。 基于模糊神经网络PID控制器的MATLAB仿真提供代码操作视频。运行注意事项:请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试,并运行工程目录内的Runme.m文件,不要直接运行子函数文件。在运行时,请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频中的指导内容。
  • PID控制器Matlab仿演示视频
    优质
    本视频详细介绍了如何利用MATLAB进行基于模糊神经网络优化的PID控制系统的仿真,并展示完整的编程实现过程。 领域:MATLAB中的模糊神经网络PID控制器 内容概述:通过基于模糊神经网络的PID控制器在MATLAB环境下的仿真实现进行学习与实践,并提供相应的代码及操作视频。 使用目的:为对模糊神经网络PID控制编程感兴趣的本、硕、博学生以及教师和研究人员提供参考和支持,帮助其更好地理解和掌握相关技术的应用方法。 目标受众:适用于各个层次的学习者和技术研究工作者,在教学科研活动中具有广泛适用性。 运行指南: 1. 确保使用MATLAB 2021a或更新版本进行测试。 2. 在软件中找到并执行名为Runme_.m的主程序文件,而不是直接启动子函数模块。 3. 运行前请确认当前工作目录为项目所在的正确路径(可通过左侧“Current Folder”窗口查看和切换)。 以上操作细节建议参考配套提供的演示视频进行详细学习。
  • MATLAB.rar
    优质
    该资源包含用于实现模糊神经网络算法的MATLAB源代码。适用于科研人员和工程师进行智能系统建模与仿真研究。 模糊神经网络的MATLAB源程序结合了模糊逻辑、神经网络以及遗传算法的技术。这段描述介绍了如何在MATLAB环境中实现融合这些技术的方法。
  • MATLABPID控制(完整).rar
    优质
    该资源提供了一个使用MATLAB实现的神经网络PID控制系统,附带完整的代码和实验数据。适合进行自动化控制研究与学习。 资源内容为基于Matlab神经网络PID控制的完整源码及数据。 代码特点包括参数化编程、便于更改参数设置以及清晰的编程思路与详细注释。 适用对象主要为计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生,适用于课程设计、期末大作业和毕业设计项目中使用。 此外,作者是一位资深算法工程师,在某大型企业工作长达十年,专注于Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法的仿真任务。其擅长领域包括但不限于:计算机视觉与目标检测模型开发;智能优化算法的研究;神经网络预测技术的应用;信号处理和元胞自动机模拟实验;图像处理技巧以及各类智能控制策略的设计;路径规划方案制定,无人机相关的多种算法仿真实验等。 更多相关资源(如仿真源码、数据集)可自行查找获取。