基于神经网络的模糊控制.zip

随着经济建设和城市的迅速发展，工业与民用建筑日趋增多，为了保护人民财产和生命的安全，消防监控已经成为现代楼宇设计中不可缺少的组成部分。 任何燃烧或火灾，在其初始发展阶段，都将伴随烟雾、热量和火焰的产生

提出一种基于模块化模糊子系统的分层模糊神经网络.该分层模糊神经网络基于高斯隶属函数, 且功能上等价于一个TSK 模糊系统.这种分层神经网络在保留了传统模糊神经网络很多优点的同时有效地抑制了"

神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选matlab程序

重点讨论了基于一种新型单片机一AVR高速嵌人式单片机交流变频调速在核子秤配料自动控制系统中的应用，并给出了软硬件设计方法，同时利用一种模糊神经网络自学习控制方法。较好地解决了控制精度和实时控制的要求，

基于模糊神经网络PID控制的粉体包装计量控制系统

传统PI调节器控制复杂对象的效果往往不能令人满意,根据PI调节系统运行经验设计的神经网络自组织模糊控制器,为系统控制提供了一种实时性、非线性参数适应性等更有效的方法。

研究实验10模糊神经网络与模糊控制的算法研究 一研究问题描述 用模糊控制的方法对含有噪声的不稳定二阶系统进行控制并与PID方法的控制结果进行比较系统离散化方程为 二要求 1模糊神经网络结构的选择实现及

电力电子行业逆变器使用神经网络PID和模糊PID和PID三种双闭环控制,模型可直接运行,Ts=1e-6,适合本硕毕业设计使用

PID控制是最早发展起来的控制策略之一，是迄今为止最通用的控制方法。目前大多数工业控制回路仍然应用着PID控制器或改进型PID控制器。在PID控制中，控制效果的好坏完全取决于PID参数的整定与优化。普

分析了数控切割下料切割误差形成机理;分析了基于模糊神经PID技术的数控切割机下料切割控制系统的基本原理;分别讨论了模糊化模块的构成,神经网络的基本结构以及改进遗传算法的基本原理。进行实例研究,研究结果