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- 3D提升,是原位运算,比较快速,不像传统的需要滤波器设计,2019-03-30 23:28:57,下载0次
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- 采用Visual Basic6 0,实现了采集读卡器里面的刷卡记录,和更新读卡器时间,并设置机号,2019-03-30 23:26:16,下载0次
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- D-S证据理论在数据融合上matlab仿真程序
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- 本文介绍了倒立摆的结构原理,并且用神经网络编写程序控制倒立摆
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- bp神经网络pid控制小车倒立摆的摆角和小车的位移
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- 自己编制的倒立摆matlab7的程序,采用神经网络控制方法
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- 首先对非线性模型在控制目标附近进行线性化得到相应的状态空间表达式,再对线性模型设计LQR控制器,进而用此控制器控制非线性倒立摆,取得训练神经网络控制器的数据,最后用这些数据训练得到神经网络控制器,最终基于神经网络的(一、二、三级)倒立摆控制均取得了很好的控制效果;
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- 倒立摆是一种复杂、时变、非线性、强耦合、自然不稳定的高阶系统,许多抽象的控制理论概念都可以通过倒立摆实验直观的表现出来。基于人工神经网络BP算法的倒立摆小车实验仿真训练模型,其倒立摆BP网络为4输入3层结构。输入层分别为小车的位移和速度、摆杆偏离铅垂线的角度和角速度。隐含层单元数16个。输出层设置为1个输出单元。输入层采用Tansig函数,隐含层采用Logsig函数,输出层采用Purelin函数。用Matlab 6.5数值计算软件对模型进行学习训练,并与线性反馈控制逻辑算法对比,表明倒立摆控制BP算法精度高、收敛快,在非线性控制、鲁棒控制等领域具有良好的应用前景。
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- 用神经网络来控制一阶倒立摆,给出matlab的simulink仿真
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- 基于神经网络的倒立摆控制的simulink仿真,开发环境为matlab
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