基于神经网络的聚氯乙烯汽提过程自适应解耦控制

交通灯控制是智能交通系统的一个重要部分,针对我国中等城市交通流具有模糊性、 复杂性的特点, 将模糊逻辑和神经网络相结合, 采用模糊隶属函数来描述车辆排队长度和绿灯时间, 建立了模糊神经网络交通灯信号控

《Matlab与自适应神经网络模糊推理系统》电子书

自己写了一些注释，主要是刚开始还不是很熟悉Simulink里的一下模块，然后其中的机理就不太清楚，所以加了一些注释在里面

针对一类异结构不确定分数阶混沌系统的同步问题, 基于Lyapunov 稳定性理论和分数阶系统稳定性理论, 提出一种神经网络结合干扰观测器的主动反馈控制方法. 设计一种非线性干扰观测器对干扰进行观测,

论文研究-基于自适应神经网络的边坡位移预测.pdf,  通过对边坡位移历史数据序列进行特征分析 ,计算出饱和嵌入维数和最大 Lyapunov指数 ,给出了边坡位移的最大可预报时间尺度。在此基础上 ,确

基于神经网络的自适应增益预测语音编码系统。Nh

提出一种基于模糊聚类的神经网络软测量建模方法. 该方法采用数据分组训练、自动确定模糊分类数、在线 测量时分类中心自适应修正, 降低了计算量, 提高了建模精度. 将该算法用于步进式加热炉钢坯温度预报的仿

针对液压位置跟踪系统中的非线性摩擦力, 提出对摩擦力模型的不同分量分别进行补偿的分部补偿算法, 以解决用模糊神经网络(FNN ) 对摩擦力整体进行补偿时, 因摩擦力非光滑特性引起较大逼近误差的问题.

提出了一种基于遗传算法和神经网络的自适应PID控制器的设计方法。该控制器主要由三个部分组成：利用遗传算法优化PID参数，和RBF神经网络结合，对被控对象逼近，搜索出一组准优的初始参数；RBF神经网络完

针对一类非线性离散动态系统,基于神经网络和多模型设计了一个自适应控制方案。通过合理设计多模型间的切换规则,融合线性鲁棒自适应控制器和基于神经网络的非线性自适应控制器的各自优点,确保在任意时刻都能选择最