基于神经网络的自适应PID控制器是通过将RBF（BP）神经网络和PID控制器相结合，采用传递函数进行系统建模的一种高效控制方法。通过自动调整PID参数，该控制器能够实现对方波信号的精确跟踪和控制。本文详细介绍了该控制器的应用原理以及系统建模的具体方法，并附有注释的示例程序供参考。
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基于多种模型和神经网络的矿井主风机切换系统自适应PID解耦控制
针对机器人运动控制中,如何快速准确地避开未知障碍物,提高其自主性,重点研究了基于神经网络理论的机器人运动控制技术,并提出了一种集自适应、鲁棒性、和高效性于一身的障碍规避控制算法,详细介绍了该算法的控制
很有研究意义的文档，包含了最新的kalman滤波算法研究进展。
物流需求预测是物流系统规划和物流资源合理配置过程中的重要环节,利用神经网络算法进行物流需求预测时,当样本数据过大,存在着收敛速度慢、搜索结果仅为局部最优等缺点.基于误差梯度信息的神经网络自适应学习算法
主要讲解了多关节机械臂RBF神经网络自适应控制理论方法，以及仿真。
提出一种机器人轨迹跟踪的自适应神经滑模控制。该控制方案将神经网络的非线性映射能力 与变结构控制理论相结合, 利用RBF 网络自适应学习系统不确定性的未知上界, 神经网络的输出用于 自适应修正控制律的切
提出适用于多种网络类型的神经网络稳定自适应控制设计思想, 在神经网络逼近误差界未知 的条件下,对该误差界进行在线自适应估计,研究基于线性参数神经网络的仿射非线性系统稳定自适应 控制。采用 Lyapun
针对一类单变量非线性离散时间系统, 提出一种零阶接近有界的多模型神经网络自适应控制器. 该控制器 包含一个非线性鲁棒自适应控制器和一个非线性神经网络自适应控制器. 当系统非线性项放宽到零阶接近有界时,
本人毕业设计的内容，《BP神经网络搭建实现PID控制器的模型》花了半年汗水的结晶啊，毕设就靠它！
针对矿井掘进工作面通风的特点,文章提出了一种将模糊神经网络、遗传算法和PID控制相结合的局部通风机控制方法。该方法运用遗传算法优化模糊神经网络隶属度函数的中心值和宽度,借助BP算法优化连接权系数。实验
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