RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在分類問題中得到了廣泛的應用，尤其是模式識別的問題。許多模式識別實驗證明，RBF具有更有效的非線性逼近能力，并且RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的學習速度較其他網(wǎng)絡快。本文在具有復雜控制規(guī)律的S函數(shù)構造方法的基礎上，給出了基于MATLAB語言的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器，及該模型的一非線性對象的仿真結果。
標簽： RBF PID S函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡 控制器
上傳時間： 2016-05-19
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標簽： bp神經(jīng)網(wǎng)絡 pid控制器
上傳時間： 2021-10-16
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標簽： 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡 智能pid控制器
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標簽： 數(shù)字pid控制器 matlab 仿真
上傳時間： 2021-10-20
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上傳時間： 2021-10-23
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標簽： simulink pid控制器
上傳時間： 2021-10-28
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標簽： pid控制器
上傳時間： 2021-10-29
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標簽： 閉環(huán)控制系統(tǒng) pid控制器
上傳時間： 2021-10-31
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標簽： 磁懸浮系統(tǒng) 建模 pid控制器
上傳時間： 2021-11-04
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