以模糊神经网络为基础,结合误差前馈补偿完成了二级倒立摆系统的稳定控制,并采用模拟退火粒子群算法对控制参数进行全局寻优。与基于状态变量合成的模糊神经网络控制器相比,该控制方法不仅解决了多变量系统模糊控制器的“规则爆炸”问题,并且,由于所有状态变量直接参与控制输出,控制精度亦有所提高。仿真结果表明,该控制方案所需规则数目少,响应速度快,有良好的鲁棒性和非线性适应能力。
2022-11-23 21:38:12
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基于SIMULINK的汽车发动机怠速模糊神经网络控制-1.rar
这是师兄的一篇论文—基于SIMULINK的汽车发动机怠速模糊神经网络控制 我拿出来分享！希望对大家有所帮助！
压缩文件夹里有几十个pdf
主要内容
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2021-12-28 20:14:40
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根据所学过的BP网络设计及改进方案设计实现模糊控制规则为T = int((e+ec)/2)的模糊神经网络控制器，其中输入变量e和ec的变化范围分别是：e = int[-2, 2]，ec = int[-2, 2]。网络设计的目标误差为0.001。
2021-10-03 16:02:35
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