第1章 概述 1.1 人工神经网络研究与发展 1.2 生物神经元 1.3 人工神经网络的构成 第2章人工神经网络基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自适应线性
2012-03-20 11:32:43
使用最为有利的系统。训练往往在线下通过基于 CPU 的系统、图形处理器 (GPU) 或现场可编程门阵列 (FPGA) 来完成。由于计算功能强大且设计人员对其很熟悉，这些是用于神经网络训练的最为理想
2017-12-21 17:11:34
神经网络系统辨识程序
2018-01-04 13:29:33
线性系统的设计与综合4.1状态反馈和输出反馈1.状态反馈控制律：定理2：输出至参考输入反馈的引入能同时不改变系统的可控性与可观测性，即输出反馈3.定理3：输出至  
2009-05-26 11:49:08
非线性系统描述函数法的matlab脚本语句怎么写，感觉好难啊
2016-05-31 12:53:54
MATLAB神经网络工具箱函数说明：本文档中所列出的函数适用于MATLAB5.3以上版本，为了简明起见，只列出了函数名，若需要进一步的说明，请参阅MATLAB的帮助文档。1. 网络创建函数newp
2009-09-22 16:10:08
用NARMA-L2结构来辨识非线性系统，该NARMA-L2神经网络由两个神经网络（类似ARX的神经网络结构）构成。其原理见下面两张图。结合自校正控制器组成神经自校正控制器，如图下对于这个结构和控制
2019-07-24 20:52:07
请问：我在用labview做BP神经网络实现故障诊断，在NI官网找到了机器学习工具包（MLT），但是里面没有关于这部分VI的帮助文档，对于”BP神经网络分类“这个范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统，通俗的讲就是具备学习功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。简单来说，就是给定输入，神经网络经过一系列计算之后，输出最终结果。这好比人的大脑
2019-03-03 22:10:19
今天学习了两个神经网络，分别是自适应谐振（ART）神经网络与自组织映射（SOM）神经网络。整体感觉不是很难，只不过一些最基础的概念容易理解不清。首先ART神经网络是竞争学习的一个代表，竞争型学习
2019-07-21 04:30:00
利用多层非线性物理系统构建深度学习网络，并通过反向随机梯度下降完成系统训练方法的确 令人惊讶 、 毁人三观 。你敢想象利用几只扬声器，或者几只场效应管就可以组成深度物理神经网络（Physical
2022-09-26 16:14:55
成为了非常重要的问题。 基于以上问题，本文提出了一种基于高效采样算法的时序图神经网络系统 。首先我们介绍用于时序图神经网络采样的高效采样方法。采样常常被用于深度学习中以降低模型的训练时间。然而现有的采样
2022-09-28 10:34:13
人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)是一种类似生物神经网络的信息处理结构，它的提出是为了解决一些非线性，非平稳，复杂的实际问题。那有哪些办法能实现人工神经网络呢？
2019-08-01 08:06:21
简单理解LSTM神经网络
2021-01-28 07:16:57
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档永磁同步电机的无感控制（一）——— 传统的滑模观测器前言1、传统滑模观测器的设计2、传统滑模观测器的仿真2.1传统滑模观测器的仿真搭建
2021-08-27 08:07:21
卷积神经网络(CNN)究竟是什么，鉴于神经网络在工程上经历了曲折的历史，您为什么还会在意它呢? 对于这些非常中肯的问题，我们似乎可以给出相对简明的答案。
2019-07-17 07:21:50
为 三个过程：输入信号线性加权、求和、非线性激活。1958 年到 1969 年为神经网络模型发展的第一阶段， 称为第一代神经网络模型。在 1958 年 Rosenblatt 第 一次在 MCP 模型上
2022-08-02 10:39:39
卷积神经网络的层级结构 卷积神经网络的常用框架
2020-12-29 06:16:44
模型。第 3 部分将研究使用专用 AI 微控制器测试模型的特定用例。什么是卷积神经网络？神经网络是系统或神经元结构，使人工智能能够更好地理解数据，使其能够解决复杂的问题。虽然有许多网络类型，但本系
2023-02-23 20:11:10
为提升识别准确率，采用改进神经网络，通过Mnist数据集进行训练。整体处理过程分为两步：图像预处理和改进神经网络推理。图像预处理主要根据图像的特征，将数据处理成规范的格式，而改进神经网络推理主要用于输出结果。 整个过程分为两个步骤：图像预处理和神经网络推理。需要提前安装Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
最近在学习电机的智能控制，上周学习了基于单神经元的PID控制，这周研究基于BP神经网络的PID控制。神经网络具有任意非线性表达能力，可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
FPGA实现神经网络关键问题分析基于FPGA的ANN实现方法基于FPGA的神经网络的性能评估及局限性
2021-04-30 06:58:13
传感器成本很高，而且对安装条件和环境要求严格。本文将交流变频异步电力测功机作为一个非线性系统处理，利用小波最小二乘支持向量回归机能够逼近任意的L2 (Rd )函数的特点，来回归其非线性关系，提出了一种以
2009-05-17 11:56:25
由于时变非线性和强耦合的控制系统还没有精确的数学模型，因而传统的依赖被控对象数学模型的控制策略及其控制系统的封闭式结构很难对其实施有效控制。神经网络控制能够很好地克服系统中模型参数的变化和非线性等
2019-08-12 06:25:35
如何去实现一种基于磁链模型的非线性观测器设计呢？如何对其模型进行仿真？其波形是怎样的？
2021-11-19 07:34:36
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5725 神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。如何构建神经网络？神经网络包括：输入层：根据现有数据获取输入的层隐藏层：使用反向传播优化输入变量权重的层，以提高模型的预测能力输出层：基于输入和隐藏层的数据输出预测
2021-07-12 08:02:11
称为BP神经网络。采用BP神经网络模型能完成图像数据的压缩处理。在图像压缩中，神经网络的处理优势在于：巨量并行性；信息处理和存储单元结合在一起；自组织自学习功能。与传统的数字信号处理器DSP
2019-08-08 06:11:30
请问如何采用基于虚拟仪器编程语言CVI编成的BP神经网络训练仪对K型镍铬-镍硅热电偶的非线性进行校正？
2021-04-08 06:55:26
作者：李云红0 引言自20世纪70年代以来，模拟电路故障诊断领域已经取得了一定的研究成果，近年来，基于神经网络技术的现代模拟电路软故障诊断方法已成为新的研究热点，神经网络的泛化能力和非线性映射能力
2019-07-05 08:06:02
应用人工神经网络模拟污水生物处理（1.浙江工业大学建筑工程学院, 杭州 310014; 2.镇江水工业公司排水管理处，镇江 212003）摘要：针对复杂的非线性污水生物处理过程，开发了径向基函数的人
2009-08-08 09:56:00
人工神经网络在很多领域得到了很好的应用，尤其是具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等特点的网络应用更加广泛。嵌入式便携设备也越来越多地得到应用，多数是基于ARM内核及现场可编程门阵列
2019-09-20 06:15:20
概念可以直接移植到观测器中。目前应用于基于反电动势的位置观测器理论包括线性龙贝格观测器、卡尔曼观测器和非线性滑模观测器等，目前在中高速领域应用最广的是非线性滑模观测器。滑模控制算法是一种非线性控制系统
2022-10-12 15:23:20
现在课题需要，要做一个四阶系统的状态观测器设计，基于matlab设计，四种（全维观测器 降维观测器 自适应观测器 滑模观测器），并且在matlab里仿真后对其性能进行比较（稳态精度，动态响应速度
2013-04-16 10:13:13
的研究具有重要意义.模糊神经网络是人工神经网络和模糊系统相结合的新型网络结构，把它应用于语音识别系统，使系统不仅具有非线性、自适应性、鲁棒性和自学习等神经网络本来的优势，也具有模糊推理和模糊划分等模糊逻辑全文下载
2010-05-06 09:05:35
观测器的设计假定针对控制系统中的直流电机引入未知的总扰动d(t)。由于仿真及实验设置采样时间相对于总扰动量变化过程是极小的，可将式（2）中总扰动量的微分量视为零[1]，那么直流电机的运动方程和转矩方程并结合未知的总扰动d(t)进行设计干扰观测器。直流电机的运动方程和转矩方程如式（1）所示：图1扰动
2021-09-15 07:56:33
针对一些复杂的非线性系统在神经网络逆动态控制方法下控制效果不理想的问题，本文提出对被控对象进行直接多步预测，利用多步预测性能指标函数对系统实现基于神经网络的逆
2009-01-07 15:41:29
11 针对双容液面调节系统的非线性、参数时变的特点，基于现代控制理论设计了带扰动观测器的模糊自整定控制器。该方案既实现了PID控制器参数的在线自整定，又增强了系统的抗扰
2009-03-18 10:56:0925 【摘要】提出了一种非线性系统的模型辨识方法。在只有被辨识系统的输入输出数据的情况下，利用一种无监督的聚类算法来进行结构辨识，从而自动获得模糊规则库，并可以得
2009-03-19 20:55:3622 将Chebyshev神经网络模型作为混沌控制系统辨识器，任选系统初值和非线性、非周期性控制律，通过Chebyshev混沌神经网络产生混沌序列，求出该序列的排序置换及逆置换，对明文置换
2009-04-20 09:43:299 提出了采用紧致型小波神经网络来构建服务器预警系统，将小波和神经网络直接融合，使网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题，小波神经元的低相关性，也使得
2009-05-07 20:32:4537 基于BP 神经网络能以任意精度逼近任何非线性连续函数的原理。通过在MATLAB环境下，对典型的不稳定、非线性、强耦合的倒立摆系统建立了BP 神经网络辨识结构，并对辨识结果进
2009-05-27 11:54:1414 基于BP 神经网络能以任意精度逼近任何非线性连续函数的原理。通过在MATLAB环境下，对典型的不稳定、非线性、强耦合的倒立摆系统建立了BP 神经网络辨识结构，并对辨识结果
2009-05-27 13:28:5321 在传染病动力学模型中，对疾病发生率的估计是传染病流行趋势预测和预防工作的重要部分。本文研究了一类非线性观测器在传染病动力学模型中的应用，利用非线性观测器估
2009-06-04 08:56:0621 提出利用CMAC 神经网络与PID 的复合控制，实现非线性系统控制。由于CMAC 网络的优点使PID 控制效果有很大提高。仿真实验表明了该方法的有效性。关键词：神经网络；PID 控制；非
2009-06-11 09:16:5123 对于复杂的离散时间非线性系统, 提出一种基于多模型的广义预测控制方法. 通过在平衡点附近建立线性模型, 并用径向基函数神经网络来补偿匹配误差, 形成了非线性系统的多模型表
2009-06-17 11:27:2024 城市交通系统是一个非常复杂的﹑非线性系统，很难建立精确的数学模型，本文针对单交叉路口红绿灯控制问题，基于改进的BP 神经网络算法，提出并设计了两级加权神经网络控制
2009-06-19 09:09:096 提出神经网络前馈自适应解耦控制算法，该算法将多变量非线性系统在平衡点处利用Taylor公式展开，分为线性部分和高阶非线性部分。这样，将高阶非线性部分的影响视为可测干扰
2009-06-19 11:01:5513 本文介绍了一种基于正交小波网络(OWN)的非线性系统的辨识方法。阐述了正交小波网络理论，提供了用正交小波网络进行辨识的方法，并对高炉煤粉喷吹系统的非线性系统进行了动态
2009-06-24 08:53:1814 针对遗传算法和神经网络的不足，介绍了对非线性校正的遗传神经网络方法。计算机仿真结果表明了该方法的收敛速度优越于其它传统方法，且具有较强的鲁棒性。关键词：变
2009-06-25 14:05:3912 介绍了用神经网络校正传感器系统非线性误差的原理和方法,提出了基于BP 神经网络传感器非线性误差校正及其模型、算法与实现技术。通过计算机仿真与应用,显示出这种逆模型不但
2009-06-29 10:22:0612 在对永磁同步电机（PMSM）a - b 坐标系下的数学模型进行非线性坐标变换的基础上，提出了一种基于神经网络的无传感器控制方法及非线性自适应观测器设计方法；利用Lyapunov 理论
2009-07-08 14:12:4026 针对一类未知非线性系统，考虑系统状态不完全可测的情况，利用Lyapunov 综合方法设计了一种基于高增益观测器的模糊鲁棒自适应输出反馈控制器，并证明在一定条件下，所设计的
2009-07-09 09:46:249 本文基于神经网络可以对非线性系统的任意逼近能力, 建立了六维腕力传感器的补偿模糊神经网络模型, 仿真结果表明, 这种补偿模糊神经网络对六维腕力传感器非线性系统逼近精度
2009-07-14 09:22:2015 简单介绍了当前铂热电阻应用存在的问题，提出了应用前向多层神经网络建立热电阻的逆模型碱性非线性补偿，使得铂电阻的静态特性线性化，稳重采用MATLAB为工具，对神经网络进
2009-07-16 10:07:5129 本文针对一般非线性系统，构造了迭代学习观测器，基于该迭代学习观测器的状态和可调参数设计了输出反馈控制律，通过选择可调参数自适应调节律的适当形式，保证了整个系
2009-08-13 08:49:5910 采用模糊神经网络结构，提出一种复合式控制方案，以解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题，达到对不确定非线性系统的高精度输出跟踪控制；同时，
2009-08-21 10:20:2217 本文以典型多变量非线性系统——球棒系统为研究对象，用拉格朗日方程建立其数学模型，并用现代控制理论中的状态反馈的方法设计该非线性系统的控制器。无论小球在棒的什么
2009-08-29 10:24:0012 利用全阶线性观测器稳定同时具有网络诱导时延和数据包丢失的网络化控制系统并提高系统的动态性能。将数据包丢失看成一种特殊的时延，得到了系统总时延；采用增广状态向
2009-09-09 16:36:0112 神经网络具有良好的学习特性，小波变换有良好的时频局部化性质，将二者结合在一起构成小波神经网络兼有神经网络和小波变换的优点。本文提出了解决虚拟仪器系统非线性校
2009-09-23 10:06:5111 基于T-S 模糊模型,提出了利用神经网络实现非线性系统的辨识。首先，利用一种无监督的聚类算法分析输入输出数据生成初始的结构模型，确定系统的模糊空间和模糊规则数，构造神
2009-09-25 16:38:364 具输入饱和之非线性系统适应控制器之设计:目前，非线性且输入有饱和之系统，在其设计上是很困难的，因此我们使用Model Reference AdaptiveControl(MRAC)的方法，对于一阶非线性且输入有
2009-10-31 14:34:0730 激光焊接过程是典型的具有噪声和扰动影响的非线性系统。利用Hammerstein 模型的线性和非线性分离的特性可以建立起关于激光焊接过程的非线性模型，并以此为基础得到非线性系
2009-12-22 14:09:2210 摘要：基于有限时间稳定理论，给出了完全能观测的多输入－多输出线性系统的有限时间观测器的设计方法．所设计的观测器在有限时间后实现了对系统状态的精确重构．数值仿
2010-03-05 09:28:1216 摘要：针对一类满足Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ条件的下三角非线性时滞系统，提出了一种新颖而且简便的状态观测器的设计方法．通过构造适当的Ｌｙａｐｕｎｏｖ?ｋｒｅｓｏｖｓｋｉ
2010-03-05 09:36:0719 采用模糊神经网络结构,提出一种复合式控制方案,以解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题,达到对不确定非线性系统的高精度输出跟踪控制;同时,利用一个鲁
2010-07-20 14:40:0215 给出了神经网络鲁棒性的概念" 基于系统辨识的BP网络RBF网络和ELMAN 网络的鲁棒性问题进行了分析和研究$ 仿真结果表明" 神经网络用于非线性系统辨识有其广阔的前景$
2010-07-22 16:20:047 人工神经网络的特点有哪些?
人工神经网络突出的优点
(1)可以充分逼近任意复杂的非线性关系； (2)所有定量或定性
2010-03-06 13:48:15
24281 本内容详细介绍了非线性系统控制及解耦
2011-05-11 17:29:520 对一种非线性时变系统提出了基于神经网络的自适应逆控制方案。该方案中用两个动态神经网络分别作为模型辨识器和自适应逆控制器，详细推导了在线训练自适应逆控制器的BPTM（ba
2011-06-28 11:08:4530 实现了参考噪声与干扰噪声呈非线性相关条件下的噪声对消。在参考噪声与干扰噪声非线性相关时，传统的横向滤波器效果不理想，利用小波神经网络的非线性特性，可更好的解决非线
2012-05-07 14:15:1824 非线性系统控制及解耦，有需要的朋友下来看看。
2016-04-12 10:34:210 双低通滤波器法改进电压型定子磁链观测器研究_操张鹏
2017-01-04 16:57:5522 一类具有高增益观测器的非线性系统的输出调节_孟桂芝
2017-01-07 18:39:170 基于粒子群优化神经网络观测器感应电机定子电阻辨识_阳同光
2017-01-08 11:20:201 基于广义系统观测器的电池荷电状态估计_何朕
2017-01-08 13:38:530 GA_BP神经网络的非线性函数拟合_徐富强
2017-03-19 11:26:541 Hopfield网络线性系统参数辨识，在系统辨识中，直接采用Hopfield神经网络对时域内动态系统实现参数估计是一种简单而直接的动态系统辨识方法。该方法的特点是根据Hopfield神经网络的动力学机制，使其神经元的输出值对应待识参数，则系统趋于稳定的过程就是待辨识参数辨识的过程。
2017-12-06 15:14:250 针对位置传感器的引入使得开关磁阻电机（SRM）结构变得复杂，可靠性降低这一问题，将RBF神经网络和终端滑模控制（TSMC）相结合建立了自适应神经终端滑模观测器，用RBF神经网络逼近观测器的控制输入
2018-01-29 13:46:3514 怎样理解非线性变换和多层网络后的线性可分，神经网络的学习就是学习如何利用矩阵的线性变换加激活函数的非线性变换。
2018-10-23 14:44:213740 针对传统滑模和传统干扰观测器在机械臂关节位置跟踪中存在的控制输入抖振、需要测量加速度项、应用模型受限等问题，提出一种改进非线性干扰观测器的机械臂自适应反演滑模控制算法。首先，设计改进的非线性干扰
2018-12-12 14:43:393 本视频主要详细介绍了神经网络分类，分别是BP神经网络、RBF（径向基）神经网络、感知器神经网络、线性神经网络、自组织神经网络、反馈神经网络。
2019-04-02 15:29:2212597 最近提出了一种表面贴装永磁同步电动机（SPMSMs）的非线性观测器。（LSS，GIF Suri伊维特CEDEX，法国，LSS内部代表，2009）。非线性观测器通过Sin Th和CoS Th的估计
2019-12-06 14:22:009 针对热敏电阻温度传感器应用中存在的非线性问题，提出了应用小波神经网络实现其非线性补偿的方法，介绍了非线性补偿的原理，完整的推导了小波神经网络训练过程。实验结果表明，该方法补偿精度高，优于BP神经网络。
2020-03-27 17:18:404 的系统能自动补偿非线性误差，具有误差小，精度高等优点。因此，提出的改进的ＲＢＦ神经网络法对压力传感器的非线性补偿是可行的。
2021-03-17 10:21:0011 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些
2021-05-27 15:02:1112 非线性系统（第三版）答案免费下载。
2022-05-11 14:17:510 目录 电机方程 电压方程 磁链方程 定义状态变量和输出变量 非线性观测器方程 电角度的计算--锁相环 锁相环调参电机方程 电压方程 磁链方程 定义状态变量和输出变量 非线性观测器方程在对反电势进行
2023-05-06 14:31:168 本文研究了一类MIMO系统的干扰衰减和抑制问题基于扰动观测器的控制（DOBC）框架中的非线性系统。未知的外部扰动被认为是由一个外生系统产生的，其中一些关于可以消除干扰。分别考虑了植物中的两种非线性
2023-06-05 09:24:250 非线性系统的相平面法是一种分析和研究非线性系统动力学行为的方法。相平面法通过将系统的状态变量表示为二维平面上的轨迹，来揭示非线性系统的稳定性、周期性、吸引子等特性。
2023-06-30 16:29:082203 
人工神经网络和bp神经网络的区别 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的计算模型，也被称为神经网络（Neural
2023-08-22 16:45:182941
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