第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的構成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應線性
2012-03-20 11:32:43
非線性系統(tǒng)描述函數(shù)法的matlab腳本語句怎么寫，感覺好難啊
2016-05-31 12:53:54
用NARMA-L2結構來辨識非線性系統(tǒng)，該NARMA-L2神經(jīng)網(wǎng)絡由兩個神經(jīng)網(wǎng)絡（類似ARX的神經(jīng)網(wǎng)絡結構）構成。其原理見下面兩張圖。結合自校正控制器組成神經(jīng)自校正控制器，如圖下對于這個結構和控制
2019-07-24 20:52:07
能在外界信息的基礎上改變內(nèi)部結構，是一種自適應系統(tǒng)，通俗的講就是具備學習功能?，F(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡是一種非線性統(tǒng)計性數(shù)據(jù)建模工具。簡單來說，就是給定輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)過一系列計算之后，輸出最終結果。這好比人的大腦
2019-03-03 22:10:19
利用多層非線性物理系統(tǒng)構建深度學習網(wǎng)絡，并通過反向隨機梯度下降完成系統(tǒng)訓練方法的確 令人驚訝 、 毀人三觀 。你敢想象利用幾只揚聲器，或者幾只場效應管就可以組成深度物理神經(jīng)網(wǎng)絡（Physical
2022-09-26 16:14:55
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡的信息處理結構，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復雜的實際問題。那有哪些辦法能實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡呢？
2019-08-01 08:06:21
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡
2021-01-28 07:16:57
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
為 三個過程：輸入信號線性加權、求和、非線性激活。1958 年到 1969 年為神經(jīng)網(wǎng)絡模型發(fā)展的第一階段， 稱為第一代神經(jīng)網(wǎng)絡模型。在 1958 年 Rosenblatt 第 一次在 MCP 模型上
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的層級結構 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的常用框架
2020-12-29 06:16:44
模型。第 3 部分將研究使用專用 AI 微控制器測試模型的特定用例。什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡？神經(jīng)網(wǎng)絡是系統(tǒng)或神經(jīng)元結構，使人工智能能夠更好地理解數(shù)據(jù)，使其能夠解決復雜的問題。雖然有許多網(wǎng)絡類型，但本系
2023-02-23 20:11:10
為提升識別準確率，采用改進神經(jīng)網(wǎng)絡，通過Mnist數(shù)據(jù)集進行訓練。整體處理過程分為兩步：圖像預處理和改進神經(jīng)網(wǎng)絡推理。圖像預處理主要根據(jù)圖像的特征，將數(shù)據(jù)處理成規(guī)范的格式，而改進神經(jīng)網(wǎng)絡推理主要用于輸出結果。 整個過程分為兩個步驟：圖像預處理和神經(jīng)網(wǎng)絡推理。需要提前安裝Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
為解決傳統(tǒng)基于滑模觀測器永磁同步電機無位置傳感器控制系統(tǒng)存在的抖振問題，本文提出了一種基于非線性能量函數(shù)參考模型的新型改進滑模觀測器。在分析非線性能量函數(shù)參考模型的基礎上，設計了改進的滑模觀測器
2025-08-06 14:38:12
最近在學習電機的智能控制，上周學習了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡具有任意非線性表達能力，可以通過對系統(tǒng)性能的學習來實現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
傳感器成本很高，而且對安裝條件和環(huán)境要求嚴格。本文將交流變頻異步電力測功機作為一個非線性系統(tǒng)處理，利用小波最小二乘支持向量回歸機能夠逼近任意的L2 (Rd )函數(shù)的特點，來回歸其非線性關系，提出了一種以
2009-05-17 11:56:25
由于時變非線性和強耦合的控制系統(tǒng)還沒有精確的數(shù)學模型，因而傳統(tǒng)的依賴被控對象數(shù)學模型的控制策略及其控制系統(tǒng)的封閉式結構很難對其實施有效控制。神經(jīng)網(wǎng)絡控制能夠很好地克服系統(tǒng)中模型參數(shù)的變化和非線性等
2019-08-12 06:25:35
如何去實現(xiàn)一種基于磁鏈模型的非線性觀測器設計呢？如何對其模型進行仿真？其波形是怎樣的？
2021-11-19 07:34:36
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預測的計算系統(tǒng)。如何構建神經(jīng)網(wǎng)絡？神經(jīng)網(wǎng)絡包括：輸入層：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權重的層，以提高模型的預測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預測
2021-07-12 08:02:11
稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型能完成圖像數(shù)據(jù)的壓縮處理。在圖像壓縮中，神經(jīng)網(wǎng)絡的處理優(yōu)勢在于：巨量并行性；信息處理和存儲單元結合在一起；自組織自學習功能。與傳統(tǒng)的數(shù)字信號處理器DSP
2019-08-08 06:11:30
請問如何采用基于虛擬儀器編程語言CVI編成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練儀對K型鎳鉻-鎳硅熱電偶的非線性進行校正？
2021-04-08 06:55:26
應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡模擬污水生物處理（1.浙江工業(yè)大學建筑工程學院, 杭州 310014; 2.鎮(zhèn)江水工業(yè)公司排水管理處，鎮(zhèn)江 212003）摘要：針對復雜的非線性污水生物處理過程，開發(fā)了徑向基函數(shù)的人
2009-08-08 09:56:00
人工神經(jīng)網(wǎng)絡在很多領域得到了很好的應用，尤其是具有分布存儲、并行處理、自學習、自組織以及非線性映射等特點的網(wǎng)絡應用更加廣泛。嵌入式便攜設備也越來越多地得到應用，多數(shù)是基于ARM內(nèi)核及現(xiàn)場可編程門陣列
2019-09-20 06:15:20
概念可以直接移植到觀測器中。目前應用于基于反電動勢的位置觀測器理論包括線性龍貝格觀測器、卡爾曼觀測器和非線性滑模觀測器等，目前在中高速領域應用最廣的是非線性滑模觀測器?；？刂扑惴ㄊ且环N非線性控制系統(tǒng)
2022-10-12 15:23:20
現(xiàn)在課題需要，要做一個四階系統(tǒng)的狀態(tài)觀測器設計，基于matlab設計，四種（全維觀測器 降維觀測器 自適應觀測器 滑模觀測器），并且在matlab里仿真后對其性能進行比較（穩(wěn)態(tài)精度，動態(tài)響應速度
2013-04-16 10:13:13
的研究具有重要意義.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡是人工神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊系統(tǒng)相結合的新型網(wǎng)絡結構，把它應用于語音識別系統(tǒng)，使系統(tǒng)不僅具有非線性、自適應性、魯棒性和自學習等神經(jīng)網(wǎng)絡本來的優(yōu)勢，也具有模糊推理和模糊劃分等模糊邏輯全文下載
2010-05-06 09:05:35
觀測器的設計假定針對控制系統(tǒng)中的直流電機引入未知的總擾動d(t)。由于仿真及實驗設置采樣時間相對于總擾動量變化過程是極小的，可將式（2）中總擾動量的微分量視為零[1]，那么直流電機的運動方程和轉矩方程并結合未知的總擾動d(t)進行設計干擾觀測器。直流電機的運動方程和轉矩方程如式（1）所示：圖1擾動
2021-09-15 07:56:33
針對一些復雜的非線性系統(tǒng)在神經(jīng)網(wǎng)絡逆動態(tài)控制方法下控制效果不理想的問題，本文提出對被控對象進行直接多步預測，利用多步預測性能指標函數(shù)對系統(tǒng)實現(xiàn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡的逆
2009-01-07 15:41:29
11 在測量系統(tǒng)中，傳感器的非線性特性是測量系統(tǒng)誤差的主要來源。要提高測量系統(tǒng)的精度，就必須進行誤差補償。設計了一個用模糊小腦神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)的補償環(huán)節(jié)。該補償環(huán)節(jié)是一
2009-03-14 18:27:0111 【摘要】提出了一種非線性系統(tǒng)的模型辨識方法。在只有被辨識系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)的情況下，利用一種無監(jiān)督的聚類算法來進行結構辨識，從而自動獲得模糊規(guī)則庫，并可以得
2009-03-19 20:55:3622 將Chebyshev神經(jīng)網(wǎng)絡模型作為混沌控制系統(tǒng)辨識器，任選系統(tǒng)初值和非線性、非周期性控制律，通過Chebyshev混沌神經(jīng)網(wǎng)絡產(chǎn)生混沌序列，求出該序列的排序置換及逆置換，對明文置換
2009-04-20 09:43:299 提出了采用緊致型小波神經(jīng)網(wǎng)絡來構建服務器預警系統(tǒng)，將小波和神經(jīng)網(wǎng)絡直接融合，使網(wǎng)絡訓練過程從根本上避免了局部最優(yōu)等非線性優(yōu)化問題，小波神經(jīng)元的低相關性，也使得
2009-05-07 20:32:4537 系統(tǒng)設計：狀態(tài)觀測器的設計及其響應3.0 實驗設備PC 計算機1 臺（要求P4-1.8G 以上）、MATLAB6.X 軟件1 套。3.1 實驗目的①學習狀態(tài)觀測器的設計方法。②
2009-05-15 00:03:2928 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡能以任意精度逼近任何非線性連續(xù)函數(shù)的原理。通過在MATLAB環(huán)境下，對典型的不穩(wěn)定、非線性、強耦合的倒立擺系統(tǒng)建立了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡辨識結構，并對辨識結果進
2009-05-27 11:54:1414 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡能以任意精度逼近任何非線性連續(xù)函數(shù)的原理。通過在MATLAB環(huán)境下，對典型的不穩(wěn)定、非線性、強耦合的倒立擺系統(tǒng)建立了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡辨識結構，并對辨識結果
2009-05-27 13:28:5321 在傳染病動力學模型中，對疾病發(fā)生率的估計是傳染病流行趨勢預測和預防工作的重要部分。本文研究了一類非線性觀測器在傳染病動力學模型中的應用，利用非線性觀測器估
2009-06-04 08:56:0621 提出利用CMAC 神經(jīng)網(wǎng)絡與PID 的復合控制，實現(xiàn)非線性系統(tǒng)控制。由于CMAC 網(wǎng)絡的優(yōu)點使PID 控制效果有很大提高。仿真實驗表明了該方法的有效性。關鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡；PID 控制；非
2009-06-11 09:16:5123 對于復雜的離散時間非線性系統(tǒng), 提出一種基于多模型的廣義預測控制方法. 通過在平衡點附近建立線性模型, 并用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡來補償匹配誤差, 形成了非線性系統(tǒng)的多模型表
2009-06-17 11:27:2024 城市交通系統(tǒng)是一個非常復雜的﹑非線性系統(tǒng)，很難建立精確的數(shù)學模型，本文針對單交叉路口紅綠燈控制問題，基于改進的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法，提出并設計了兩級加權神經(jīng)網(wǎng)絡控制
2009-06-19 09:09:096 提出神經(jīng)網(wǎng)絡前饋自適應解耦控制算法，該算法將多變量非線性系統(tǒng)在平衡點處利用Taylor公式展開，分為線性部分和高階非線性部分。這樣，將高階非線性部分的影響視為可測干擾
2009-06-19 11:01:5513 本文介紹了一種基于正交小波網(wǎng)絡(OWN)的非線性系統(tǒng)的辨識方法。闡述了正交小波網(wǎng)絡理論，提供了用正交小波網(wǎng)絡進行辨識的方法，并對高爐煤粉噴吹系統(tǒng)的非線性系統(tǒng)進行了動態(tài)
2009-06-24 08:53:1814 針對遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡的不足，介紹了對非線性校正的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡方法。計算機仿真結果表明了該方法的收斂速度優(yōu)越于其它傳統(tǒng)方法，且具有較強的魯棒性。關鍵詞：變
2009-06-25 14:05:3912 介紹了用神經(jīng)網(wǎng)絡校正傳感器系統(tǒng)非線性誤差的原理和方法,提出了基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡傳感器非線性誤差校正及其模型、算法與實現(xiàn)技術。通過計算機仿真與應用,顯示出這種逆模型不但
2009-06-29 10:22:0612 在對永磁同步電機（PMSM）a - b 坐標系下的數(shù)學模型進行非線性坐標變換的基礎上，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的無傳感器控制方法及非線性自適應觀測器設計方法；利用Lyapunov 理論
2009-07-08 14:12:4026 當環(huán)境溫度變化時電容式壓力傳感器的非線性響應特性也發(fā)生很大的變化，為了實現(xiàn)對電容式壓力傳感器的響應特性進行自動非線性補償，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能壓力傳感器。
2009-07-09 09:20:5229 針對一類未知非線性系統(tǒng)，考慮系統(tǒng)狀態(tài)不完全可測的情況，利用Lyapunov 綜合方法設計了一種基于高增益觀測器的模糊魯棒自適應輸出反饋控制器，并證明在一定條件下，所設計的
2009-07-09 09:46:249 懸掛系統(tǒng)具有復雜的機械結構，對于這種非線性系統(tǒng)進行優(yōu)化設計難度較大，且采用計算機仿真反復試驗耗時巨大； 基于神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法·利用機械系統(tǒng)動力學仿真軟件MSC＼
2009-07-09 17:11:5713 本文基于神經(jīng)網(wǎng)絡可以對非線性系統(tǒng)的任意逼近能力, 建立了六維腕力傳感器的補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型, 仿真結果表明, 這種補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對六維腕力傳感器非線性系統(tǒng)逼近精度
2009-07-14 09:22:2015 簡單介紹了當前鉑熱電阻應用存在的問題，提出了應用前向多層神經(jīng)網(wǎng)絡建立熱電阻的逆模型堿性非線性補償，使得鉑電阻的靜態(tài)特性線性化，穩(wěn)重采用MATLAB為工具，對神經(jīng)網(wǎng)絡進
2009-07-16 10:07:5129 用神經(jīng)網(wǎng)絡建立感應電機直接轉矩控制系統(tǒng)的定子磁鏈觀測器和開關狀態(tài)選擇器，并用單個神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的方法來處理直接轉矩控制器的復雜運算。仿真結果表明，用此方案構成的
2009-08-06 11:14:2511 本文針對一般非線性系統(tǒng)，構造了迭代學習觀測器，基于該迭代學習觀測器的狀態(tài)和可調參數(shù)設計了輸出反饋控制律，通過選擇可調參數(shù)自適應調節(jié)律的適當形式，保證了整個系
2009-08-13 08:49:5910 利用全階線性觀測器穩(wěn)定同時具有網(wǎng)絡誘導時延和數(shù)據(jù)包丟失的網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)并提高系統(tǒng)的動態(tài)性能。將數(shù)據(jù)包丟失看成一種特殊的時延，得到了系統(tǒng)總時延；采用增廣狀態(tài)向
2009-09-09 16:36:0112 神經(jīng)網(wǎng)絡具有良好的學習特性，小波變換有良好的時頻局部化性質，將二者結合在一起構成小波神經(jīng)網(wǎng)絡兼有神經(jīng)網(wǎng)絡和小波變換的優(yōu)點。本文提出了解決虛擬儀器系統(tǒng)非線性校
2009-09-23 10:06:5111 本文以神經(jīng)網(wǎng)絡為工具，以電動執(zhí)行器為研究對象，提出基于自組織競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡的電動執(zhí)行器診斷方法，利用該網(wǎng)絡的非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識能力，通過比較系統(tǒng)預測值和實際參
2009-09-25 16:27:549 基于T-S 模糊模型,提出了利用神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)非線性系統(tǒng)的辨識。首先，利用一種無監(jiān)督的聚類算法分析輸入輸出數(shù)據(jù)生成初始的結構模型，確定系統(tǒng)的模糊空間和模糊規(guī)則數(shù)，構造神
2009-09-25 16:38:364 基于混合學習算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng) 劉美俊廈門理工學院電子與電氣工程系（廈門 361024）摘要：針對復雜非線性系統(tǒng)在控制過程中的不確定性及參數(shù)的時變性，
2009-11-01 09:46:1315 激光焊接過程是典型的具有噪聲和擾動影響的非線性系統(tǒng)。利用Hammerstein 模型的線性和非線性分離的特性可以建立起關于激光焊接過程的非線性模型，并以此為基礎得到非線性系
2009-12-22 14:09:2210 BOOST 基于狀態(tài)觀測器與預測控制的精確線性化策略研究:精確線性化控制技術由于可以有效消除系統(tǒng)的非線性和變量之間的耦合，目前已在感應電機與PWM 變換器中得到了廣泛應用
2010-02-18 23:34:1931 摘要：基于有限時間穩(wěn)定理論，給出了完全能觀測的多輸入－多輸出線性系統(tǒng)的有限時間觀測器的設計方法．所設計的觀測器在有限時間后實現(xiàn)了對系統(tǒng)狀態(tài)的精確重構．數(shù)值仿
2010-03-05 09:28:1216 摘要：針對一類滿足Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ條件的下三角非線性時滯系統(tǒng)，提出了一種新穎而且簡便的狀態(tài)觀測器的設計方法．通過構造適當?shù)模蹋幔穑酰睿铮?ｋｒｅｓｏｖｓｋｉ
2010-03-05 09:36:0719 摘要：以Chebyshev神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎，給出了非線性函數(shù)的仿真實例．并提出了用模擬電路實現(xiàn)Chebyshev神經(jīng)網(wǎng)絡的方法。關鍵詞：Chebyshev 神經(jīng)網(wǎng)絡 仿真 模擬電路
2010-05-06 10:42:516 給出了神經(jīng)網(wǎng)絡魯棒性的概念" 基于系統(tǒng)辨識的BP網(wǎng)絡RBF網(wǎng)絡和ELMAN 網(wǎng)絡的魯棒性問題進行了分析和研究$ 仿真結果表明" 神經(jīng)網(wǎng)絡用于非線性系統(tǒng)辨識有其廣闊的前景$
2010-07-22 16:20:047 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的特點有哪些?
人工神經(jīng)網(wǎng)絡突出的優(yōu)點
(1)可以充分逼近任意復雜的非線性關系； (2)所有定量或定性
2010-03-06 13:48:15
24988 具有高度復雜非線性動力學特性的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)已成為近年來進行加密通信應用研究的熱點課題。本文首先概括了混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的一些主要理論模型及其非線性動力學系統(tǒng)的特點和
2011-03-22 00:11:3624 本內(nèi)容詳細介紹了非線性系統(tǒng)控制及解耦
2011-05-11 17:29:520 對一種非線性時變系統(tǒng)提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應逆控制方案。該方案中用兩個動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡分別作為模型辨識器和自適應逆控制器，詳細推導了在線訓練自適應逆控制器的BPTM（ba
2011-06-28 11:08:4530 提出了一種基于改進差分進化算法和 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 的計算機網(wǎng)絡流量預測方法。利用差分進化算法的全局尋優(yōu)能力，快速地得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和閾值；然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性擬
2011-08-10 16:13:0731 實現(xiàn)了參考噪聲與干擾噪聲呈非線性相關條件下的噪聲對消。在參考噪聲與干擾噪聲非線性相關時，傳統(tǒng)的橫向濾波器效果不理想，利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性特性，可更好的解決非線
2012-05-07 14:15:1824 非線性系統(tǒng)控制及解耦，有需要的朋友下來看看。
2016-04-12 10:34:210 雙低通濾波器法改進電壓型定子磁鏈觀測器研究_操張鵬
2017-01-04 16:57:5523 一類具有高增益觀測器的非線性系統(tǒng)的輸出調節(jié)_孟桂芝
2017-01-07 18:39:172 基于粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡觀測器感應電機定子電阻辨識_陽同光
2017-01-08 11:20:201 基于廣義系統(tǒng)觀測器的電池荷電狀態(tài)估計_何朕
2017-01-08 13:38:530 GA_BP神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性函數(shù)擬合_徐富強
2017-03-19 11:26:541 Hopfield網(wǎng)絡線性系統(tǒng)參數(shù)辨識，在系統(tǒng)辨識中，直接采用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡對時域內(nèi)動態(tài)系統(tǒng)實現(xiàn)參數(shù)估計是一種簡單而直接的動態(tài)系統(tǒng)辨識方法。該方法的特點是根據(jù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡的動力學機制，使其神經(jīng)元的輸出值對應待識參數(shù)，則系統(tǒng)趨于穩(wěn)定的過程就是待辨識參數(shù)辨識的過程。
2017-12-06 15:14:250 針對位置傳感器的引入使得開關磁阻電機（SRM）結構變得復雜，可靠性降低這一問題，將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡和終端滑?？刂疲═SMC）相結合建立了自適應神經(jīng)終端滑模觀測器，用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡逼近觀測器的控制輸入
2018-01-29 13:46:3514 基于帶有非線性動態(tài)的二階多智能體系統(tǒng)，研究在有參考領導者條件下的跟蹤一致性問題。假設跟隨者之間的網(wǎng)絡拓撲為有向圖。針對跟隨者不能得到自己的速度信息，為每個跟隨者設計分布式觀測器來估計自己的速度，在網(wǎng)絡
2018-02-08 16:54:360 針對傳統(tǒng)滑模和傳統(tǒng)干擾觀測器在機械臂關節(jié)位置跟蹤中存在的控制輸入抖振、需要測量加速度項、應用模型受限等問題，提出一種改進非線性干擾觀測器的機械臂自適應反演滑模控制算法。首先，設計改進的非線性干擾
2018-12-12 14:43:393 本視頻主要詳細介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡分類，分別是BP神經(jīng)網(wǎng)絡、RBF（徑向基）神經(jīng)網(wǎng)絡、感知器神經(jīng)網(wǎng)絡、線性神經(jīng)網(wǎng)絡、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡。
2019-04-02 15:29:2214844 最近提出了一種表面貼裝永磁同步電動機（SPMSMs）的非線性觀測器。（LSS，GIF Suri伊維特CEDEX，法國，LSS內(nèi)部代表，2009）。非線性觀測器通過Sin Th和CoS Th的估計
2019-12-06 14:22:009 針對熱敏電阻溫度傳感器應用中存在的非線性問題，提出了應用小波神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)其非線性補償?shù)姆椒ǎ榻B了非線性補償?shù)脑?，完整的推導了小?b class="flag-6" style="color: red">神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程。實驗結果表明，該方法補償精度高，優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡。
2020-03-27 17:18:404 的系統(tǒng)能自動補償非線性誤差，具有誤差小，精度高等優(yōu)點。因此，提出的改進的ＲＢＦ神經(jīng)網(wǎng)絡法對壓力傳感器的非線性補償是可行的。
2021-03-17 10:21:0011 與名乂模型之間的偏移，提出一種基于觀測器和神經(jīng)網(wǎng)絡的故障檢測方法，以實時檢測岀無人機中存在的故障、模型不確定以及干擾情況?；跓o人機名義模型和檢測岀的故障及干擾，設計主從式多無人機姿態(tài)一致性控制器，以實現(xiàn)
2021-03-23 11:37:4226 神經(jīng)網(wǎng)絡控制，即基于神經(jīng)網(wǎng)絡控制或簡稱神經(jīng)控制，是指在控制系統(tǒng)中采用神經(jīng)網(wǎng)絡這一工具對難以精確描述的復雜的非線性對象進行建模，或充當控制器，或優(yōu)化計算，或進行推理，或故障診斷等，亦即同時兼有上述某些
2021-05-27 15:02:1113 目錄 電機方程 電壓方程 磁鏈方程 定義狀態(tài)變量和輸出變量 非線性觀測器方程 電角度的計算--鎖相環(huán) 鎖相環(huán)調參電機方程 電壓方程 磁鏈方程 定義狀態(tài)變量和輸出變量 非線性觀測器方程在對反電勢進行
2023-05-06 14:31:1612 本文研究了一類MIMO系統(tǒng)的干擾衰減和抑制問題基于擾動觀測器的控制（DOBC）框架中的非線性系統(tǒng)。未知的外部擾動被認為是由一個外生系統(tǒng)產(chǎn)生的，其中一些關于可以消除干擾。分別考慮了植物中的兩種非線性
2023-06-05 09:24:250 非線性系統(tǒng)的相平面法是一種分析和研究非線性系統(tǒng)動力學行為的方法。相平面法通過將系統(tǒng)的狀態(tài)變量表示為二維平面上的軌跡，來揭示非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性、周期性、吸引子等特性。
2023-06-30 16:29:087058 
人工神經(jīng)網(wǎng)絡和bp神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Network, ANN）是一種模仿人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡結構和功能的計算模型，也被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡（Neural
2023-08-22 16:45:186053 、預測分析等。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡模型也存在一些優(yōu)缺點。本文將詳細分析神經(jīng)網(wǎng)絡模型的優(yōu)缺點。 一、優(yōu)點 強大的非線性擬合能力 神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有強大的非線性擬合能力，可以很好地處理復雜的非線性問題。傳統(tǒng)的線性模型在處
2024-07-02 11:36:582215 不同的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，它們在結構、原理、應用等方面都存在一定的差異。本文將從多個方面對這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡進行詳細的比較和分析。 引言 神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人腦神經(jīng)元連接和信息傳遞的計算模型，它具有強大的非線性擬合能力和泛
2024-07-02 14:24:037112 中，激活函數(shù)起著至關重要的作用，它決定了神經(jīng)元的輸出方式，進而影響整個網(wǎng)絡的性能。 一、激活函數(shù)的作用 激活函數(shù)是BP神經(jīng)網(wǎng)絡中神經(jīng)元的核心組成部分，其主要作用如下： 引入非線性：激活函數(shù)將神經(jīng)元的線性輸出轉換為非線性輸出，使得神經(jīng)網(wǎng)絡能夠學習和模擬復雜的
2024-07-03 10:02:011807 結構、原理、應用場景等方面都存在一定的差異。以下是對這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡的比較： 基本結構 BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。每個神經(jīng)元之間通過權重連接，并通過激活函數(shù)進行非線性轉換。BP神經(jīng)網(wǎng)絡通過反向傳播算法進行訓練，通過調整權重和偏置來最小化損失函數(shù)。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
2024-07-03 10:12:473378 神經(jīng)網(wǎng)絡辨識模型是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的系統(tǒng)辨識方法，它具有以下特點： 非線性映射能力 ：神經(jīng)網(wǎng)絡能夠處理非線性問題，可以很好地擬合復雜的非線性系統(tǒng)。 泛化能力 ：神經(jīng)網(wǎng)絡通過學習大量的輸入輸出數(shù)據(jù)
2024-07-11 11:12:101212
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