基于神经网络优化pid参数的过程控制.doc

基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真，运用于Matlab2016b。

针对老式矿井输送机控制系统中存在的启动力矩小、启动电流大、调速范围窄等缺点,设计了基于神经网络PID控制器的开关磁阻电机调速系统,利用拥有自学习和自适应能力的BP神经网络建立速度自适应控制器。仿真结果

基于模糊神经网络PID控制的粉体包装计量控制系统

采用模糊逻辑学习算法建立 L-异亮氨酸发酵溶解氧的模糊间接预估规则, 并利用模糊神经网 络实现这些规则。该网络经过学习能对模糊规则的隶属函数进行自调整。仿真结果表明, 按该模糊神经 网络预估器进行预估

基于Morlet小波神经网络的PID控制器参数整定研究，黄宜庆，王莉，小波神经网络不仅具备神经网络的非线性映射能力、自适应能力，而且还继承了小波函数的紧支性、波动性等优点。本文给出了一种基于

随着近几年来深度学习的兴起,其在目标检测、图像分类、语音识别、自然语言处理等机器学习领域都取得了重大的突破,其中以卷积神经网络在深度学习中的运用较多。自VGGNet出现以来,深度学习逐渐向深层的网络发

基于粒子群的神经网络优化技术,感兴趣的话可以参考一下

基于神经网络的混合优化算法研究，关于蚁群算法等神经网络算法

人工智能中的遗传算法和神经网络比较，用遗传算法去优化神经网络

通过VC++6.0实现的基于RBF的神经网路结构优化，具有训练快速，结构简单等优点，是一种基于径向基函数的前馈方法。