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智能控制是未来工业控制的发展方向，而PID结构简单，基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器能够提高控制系统的稳定性和快速性。
基于RBF的自适应控制matlab仿真，基于simulink实现，神经网络对不确定性进行估计
关于RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真这一书中所有的MATLAB的程序，真实可用。
详细介绍了车辆半主动悬架及其神经网络自适应控制的设计及应用.
摘要：设计了神经网络自适应滑模控制器。用RBF神经网络自动调整滑模控制器的切换项增益，无需建立包含参数摄动和干扰在内的整个系统的精确数学模型，有效提高了系统的稳定性和鲁棒性。采用Lyapunov稳定性
倒立摆系统是一种典型的非线性、多变量、不稳定系统,目前,对于这种复杂对象的控制问题在控制领域具有十分重要的研究价值。针对此种非线性系统的控制问题,提出一种智能控制方法来解决这个问题。通过应用神经网络控
BP神经网络的非线性系统建模,可用于非线性函数拟合!!
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MatlabRBF神经网络与PID控制相结合的自适应控制-主要是介绍RBF神经网络与PID控制相结合的自适应控制.rar主要是介绍RBF神经网络与PID控制相结合的自适应控制
这一份关于线性神经网络的教学视频，之前用来学习的资料，现在共享给大家学习。附带视频对应的pdf文档
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