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人工智能-采用小波神经网络方法建立开关磁阻电机转矩控制模型.pdf

资源包含文件：Matlab源码+lunwen文档 [摘 要] 针对 RoboMaster 机甲大师赛赛场变化多端的情况，采用模糊小波神经网络对攻击目标的优先级进行评估和预测，利用模糊神经网络解决复杂环境信息的不确定问题，同时利用了小波神经网络增强神经网络的收敛速度和泛化能力。本文提出了一种针对赛场环境复杂度和未知性的攻击目标优先级预测方案并进行仿真实验，根据仿真结果表明，该算法可有效预测目标的攻击优先级，并且具有较好的稳定性、预测精度以及泛化能力。 关键词： 模糊小波神经网络; 攻击优先级 目录 基于模糊小波神经网络的攻击目标优先级评估 1 1 引言 1 2.1 模糊神经网络原理 1 2 原理 2 3 2.2 模糊小波神经网络原理 3 3 目标优先级估计的主要因素 3 4 4 基于 FWNN 的目标优先级评估仿真实验 5 5 结论 5 6 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/122407761?spm=1001.2014.3001.5501

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小波神经网络的实现，包括中间层节点选择，有利于初学者学习。