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Matlab中的神经网络与模糊控制(第一部分).rar

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简介:
本资源为《Matlab中的神经网络与模糊控制》系列的第一部分,涵盖了利用Matlab进行基础的神经网络和模糊控制系统设计的内容。适合初学者学习使用。 Matlab神经网络与模糊控制-神经网络与模糊控制.part1.rar包含了关于神经网络与模糊控制的相关内容。

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  • Matlab).rar
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  • MATLAB级倒立摆
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    本文探讨了在MATLAB环境下,针对一级倒立摆系统采用模糊控制和神经网络控制两种智能方法进行稳定控制的研究与实现。通过对比分析,旨在找出最优控制系统方案。 一级倒立摆的模糊控制与神经网络控制在Simulink仿真环境中进行。使用模糊控制时,需要先将*.fis文件导入到workspace中,否则无法运行。
  • PID.rar
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    本资源深入探讨了PID控制、模糊控制及神经网络控制三种自动化控制技术,适用于工程技术人员和研究人员参考学习。 PID控制、模糊控制及神经网络控制模型的有偿代做服务,请直接联系。提供相关控制方法的rar文件包含PID控制、模糊控制以及神经网络控制的内容。
  • 基于MatlabBP结合系统程序-BP联合程序.rar
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    本资源提供了一个基于MATLAB的控制系统程序,融合了BP神经网络和模糊控制技术。通过下载者可以深入理解这两种智能控制方法的集成应用及其优势。 Matlab的BP神经网络与模糊控制的联合控制程序-BP神经网络与模糊控制的联合控制程序.rar,这是一个非常不错的程序。
  • MATLAB实现.rar
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    本资源提供了在MATLAB环境中构建和运行模糊神经网络的方法与实例代码,适用于研究与学习模糊逻辑控制及神经网络应用的技术人员。 利用MATLAB语言进行模糊神经网络的训练与仿真及其实现方法。
  • 动态MATLAB实现_动态__
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    本文介绍了动态模糊神经网络在MATLAB中的实现方法,探讨了该模型的设计原理及其应用价值,为相关领域的研究提供了技术支持。 应用MATLAB编写的动态模糊神经网络的程序实例展示了如何结合模糊逻辑与人工神经网络的优点来处理复杂系统中的不确定性问题。这种类型的模型能够适应环境变化,并且在非线性系统的建模、控制等领域有着广泛的应用前景。通过MATLAB提供的工具箱,如Fuzzy Logic Toolbox和Neural Network Toolbox,可以方便地实现动态模糊神经网络的设计、训练及仿真过程。 该程序实例通常包括以下步骤: 1. 定义输入变量与输出变量; 2. 设计模糊规则集以及隶属度函数; 3. 构建基础的前馈型或递归型人工神经网络架构; 4. 将模糊推理系统嵌入到神经网络中,形成动态调整参数的能力; 5. 利用训练数据对整个混合模型进行优化学习。 这样的程序实例能够帮助研究人员和工程师更好地理解和应用动态模糊神经网络技术,在实际工程项目中有很高的参考价值。
  • 人工型及应用().rar
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    本资源为《人工神经网络模型及应用》的第一部分内容,涵盖基础概念、原理及其在实际问题中的初步应用。适合初学者入门学习。 人工神经网络的模型及其应用.part1.rar包含了关于人工神经网络的相关内容。
  • MatlabBP_PID-基于BP PID.rar
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    本资源提供了一个关于使用BP-PID神经网络进行控制系统设计的研究案例,包括相关算法实现和仿真分析。文件内含详尽的MATLAB代码及注释,适用于深入研究与学习。 Matlab基于BPPID神经网络控制-基于BP PID神经网络控制.rar,这是一个不错的资源!
  • 基于自动规则生成动态.zip_动态_动态___matlab
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    本资源提供了一种基于自动规则生成的动态模糊神经网络方法,并附有Matlab实现代码,适用于研究和学习动态系统建模与控制。 使用MATLAB设计动态模糊神经网络可以实现自动生成规则的功能。
  • 基于MATLAB智能预测实现___MATLAB编程_
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    本项目运用MATLAB平台,结合模糊神经网络技术与传统神经网络控制方法,旨在开发一种高效的智能预测控制系统。通过优化算法设计和仿真分析,实现了对复杂系统的精准预测及实时调控。 该书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理以及相应的控制算法,并详细介绍了如何利用MATLAB语言及其工具箱函数、Simulink进行实现的方法。书中内容先进实用,讲解深入浅出,每章均配有例题并提供了大量使用MATLAB/Simulink仿真的实例。