RBF网络在线辨识的神经元控制.pdf

基于RBF神经元网络的风电功率短期预测.pdf 第 39 卷第 15 期电力系统保护与控制 Vol.39 No.15 2011 年 8 月 1 日 Power System Protection and Control Aug. 1, 2011 基于RBF神经元网络的风电功率短期预测 1,2

2015-08-18 约1.84万字 4页立即下载

PID神经元网络解耦控制.pptx PID神经元网络解耦控制算法多变量系统控制 1 单控制量神经元网络构造目录多控制量神经元网络构造控制律计算权值修正控制对象 MATLAB编程实现多种途径改善控制器性能 3 构造上可分为输入层、隐含层和输出层输入层有两个神经元，接受控制量旳目旳值和目前值隐含层由百分比元、积分元和微分元构成，相应PID控制器旳百分比控制、积分控制和微分控制是一种三层前向神经元网络，构造为2-3-1 单控制量PID神经元网络构造 4 n个控制量PID神经元网络包括n个并列旳相同子网络各子网络经过连接权值相互联络多控制量神经元网络是多种单控制量神经元网络旳组合形式多控制量PID神经元网络构造

2025-03-28 约小于1千字 24页立即下载

基于RBF神经网络的机械臂自适应控制.docx 摘要摘要机械臂的轨迹跟踪控制是一个重要的研究课题。工程实际中机械臂系统常常会出现不确定性、非线性和外界环境干扰等因素。对机械臂的控制问题产生较大的影响，控制算法的设计也会更加复杂，同时系统的动态性能和稳定性也容易受到影响。因此，研究不确定机械臂的控制问题是有重要的理论和实际意义的。神经网络的研究经历了不断的发展，其高度的并行性、高度的非线性、联想记忆功能力以及自适应自学习功能，是解决机械臂这种不确定非线性复杂系统的一种重要方法。面对此问题，本文主要对基于自适应神经网络控制算法进行了研究。首先，根据动力学理论提出机械臂的名义模型，通过RBF神经网络来逼近系统的实际模型，设计出系统的控制

2024-12-17 约1.86万字 48页立即下载

基于S函数的RBF神经网络PID控制器.doc 基于径向基函数的神经网络的PID控制器摘要 RBF神经网络在分类问题中得到了广泛的应用，尤其是模式识别的问题。许多模式识别实验证明，RBF具有更有效的非线性逼近能力，并且RBF神经网络的学习速度较其他网络快。本文在具有复杂控制规律的S函数构造方法的基础上，给出了基于MATLAB语言的RBF神经网络PID控制器，及该模型的一非线性对象的仿真结果。关键词：S函数；RBF神经网络PID控制器；Simulink仿真模型径向基函数（RBF-Radial Basis Function）神经网络是由J.Moody和C.Darken在20世纪80年代末提出的一种神经网络，它具有单隐层的三层前馈网络。由于

2018-09-11 约3.48千字 7页立即下载

AFSA-RBF神经网络控制器的开题报告.docx AFSA-RBF神经网络控制器的开题报告本文将介绍一种基于AFSA-RBF（ArtificialFishSwarmAlgorithm-RadialBasisFunction）算法的神经网络控制器，该控制器可以在复杂环境和非线性系统中实现较好的控制效果。本文将分为以下四个部分：一、研究背景和意义在工业控制、机器人控制和自动化等领域中，控制器是一个非常重要的元件，它可以通过一定的算法和控制策略来控制系统的输出。在非线性系统中，基于模型的控制器通常需要更多的模型信息和系统的先验知识。而基于神经网络的控制器不需要系统的先验知识，可以直接进行学习和调整。因此，神经网络控制器已经成为非线性系统控制中

2024-05-23 约小于1千字 2页立即下载

第3章-人工神经元网络控制论-控制基础.ppt 3.1　引言 3.2　前向神经网络模型 3.6 神经网络控制基础 3.7　非线性动态系统的神经网络辨识 3.8　神经网络控制的学习机制 3.9 　神经网络控制器的设计 3.3　动态神经网络模型 3.10 单一神经元控制法目录 3.10 单一神经元控制 式中，1γ0为衰减速率，η0为学习速率, pi(t)表示递进学习策略。 Hebbian学习监督学习联想式学习 z(t) 是教师信号，如控制误差学习策略控制系统的一般形式直接控制输出增量式控制输出增量式PID控制如取可得自适应增量式PID控制 * P即deltaw 非线性可分离系统（模型3）

2019-02-13 约3.33千字 68页立即下载

单神经元PID控制.doc 基于单神经元的PID控制 1神经元单神经元作为构成神经网络的根本单位，具有自学习和自适应能力，且结构简单响应速度快。这里将单个神经元与传统PID控制器结合起来，一定程度上解决了传统PID调节器不易在线实时整定参数，难以对复杂过程和时变系统参数进行有效控制等问题。人工神经元模型如图1所示，可以看出神经元是一个多输入单输出且具有阈值、权值的非线性处理元件。神经元突触可与其他神经元相连接，或反映外界环境信息，也可以反应自身信息，通过调整权值得到新的输出。 2单神经元PID控制 2.1单神经元PID控制器的设计用单个神经元实现的自适应PID控制的结构框图如下图。图2单神经元PID控制原理图图中

2024-02-29 约1.33千字 3页立即下载

PID神经元网络及控制算法讲解.pptx PID神经网络及控制算法 神经元又称神经细胞神经元由树突、胞体、轴突、神经末梢等结构组成。轴突的主要功能是将神经冲动由胞体传至其他神经元，树突的主要功能是接受刺激并将冲动传入细胞体。 PID参数调整在PID参数调整里面提到了一些结论如：增大比例系数，有利于减小静差；积分环节可以消除静差；增加积分时间有利于减小超调，减小震荡，使系统稳定性增加；由于PID属于无模型控制，调节三个环节的参数会产生什么影响根据控制对象的不同也会有很大差别。PID参数整定的结论是根据普遍经验总结的，但是针对某个具体的系统不一定完全适用。假设我们面对的系统是一个简单的水箱的

2017-03-21 约3.95千字 26页立即下载

PID神经元网络及控制算法精选.pptx PID神经网络及控制算法;PID参数调整;; 假设水箱假设咱们这个水箱不仅仅是装水的容器了，还需要持续稳定的给用户供水。; 积分的意义在于相当于你增加了一个水龙头，这个水龙头的规则是，水位比预定水位低就一直往大拧，比预定高度高就往小拧.如果漏水速度不变，那么总有一天这个水龙头的出水速度恰好和漏水速度相同. 我们把之前的控制器变成:比例环节+积分环节，积分环节可以消除系统静差.; 在传统的控制中，往往只考虑控制系统和受控系统所组成的独立体系，忽略了环境所施与的影响，而现在的大规模复杂的控制和决策问题，必须把外界环境和对象，以及控制系统作

2017-06-02 约2.27千字 26页立即下载

Matlab的RBF神经网络程序.doc 求助，Matlab的RBF神经网络程序为什么测试均方误差很大？ clcclearclose all%-------------------------------------------------%产生训练样本与测试样本A=0.086207? ?? ???0.262772? ?? ???0.1269570.113793? ?? ???0.261712? ?? ???0.1464890.113793? ?? ???0.261176? ?? ???0.1855530? ?? ???0.253351? ?? ???0.1757870.006897? ?? ???0.23969

2017-02-03 约1.27万字 8页立即下载

RBF神经网络-算法程序.pdf RBF 神经网络 1、算法特点：  只有一个隐层，且隐层神经元与输出层神经元的模型不同。  隐层节点参数确定后，输出权值可通过解线性方程组得到。  局部逼近网络（MLP 是全局逼近网络) ，这意味着逼近一个输入输出映射时，在相同逼近精度要求下，RBF 所需的时间要比MLP 少。  具有唯一最佳逼近的特性，无局部极小。  合适的隐层节点数、节点中心和宽度不易确定。 2 、步骤： ①数据预处理采用mapminmax 函数对数据进行归一化，归一化方式为[-1,1]规范化映射。

2018-04-08 约1.12万字 8页立即下载

RBF神经网络问题.ppt 2.5径向基函数神经网络模型与学习算法概述 1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数(Radical Basis Function，RBF)方法 1988年， Moody和Darken提出了一种神经网络结构，即RBF神经网络 RBF网络是一种三层前向网络 RBF网络的基本思想用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，将输入矢量直接(即不需要通过权连接)映射到隐空间当RBF的中心点确定后，映射关系也就确定隐含层空间到输出空间的映射是线性的 2.5.1 RBF神经网络模型径向基神经网络的神经元结构激活函数采用径向基函数以输入和权值向量之间的

2015-12-20 约2.61千字 21页立即下载

RBF神经网络的构建与使用.doc RBF神经网络的构建与使用函数逼近：实验内容：选取为测试函数，其中，。构造独立的训练样本集和检验样本集，实验在不同的网络规模、样本集大小、学习速率等条件下，网络的学习能力、推广能力和性能上的差异，并与BP网络进行对比。实验过程：具体程序：用MATLAB构建并使用RBF神经网络, Matlab中提供了四个径向基函数相关的函数，newrbe，newrb，newgrnn，newpnn。它们都是创建两层的神经网络，第一层都是径向基层，第二层是线性层或者竞争层。主要的区别是它们权值、阀值就算函数不同或者是否有阀值。sc=0.01（图3）图3 sc=100（图4）图4 在

2017-03-20 约1.57千字 8页立即下载

第5章典型人工神经网络(RBF).ppt 第五章　典型人工神经网络感知器 1 Hopfield神经网络 3 第二节径向基函数神经网络 2.1 RBF神经网络结构结构特点：模型 2层结构一个隐层，一个输出层 (2) 隐层单元激励函数为高斯函数输出层激励函数为线性函数数学描述（向量）： 2.2 RBF神经网络的基本功能两个功能 (1) 模式识别 (2) 函数拟合 P130-131 图5.2.2 2.3 RBF神经网络的学习算法两个步骤 (1) 隐层节点中心和宽度的无导师学习——聚类算法 (2) 输出层连接权值的有导师学习 (1) 中心和宽度的确定 2

2018-01-20 约小于1千字 9页立即下载

RBF神经网络整定PID控制直线永磁同步电机的研究的开题报告.docx RBF神经网络整定PID控制直线永磁同步电机的研究的开题报告题目：RBF神经网络整定PID控制直线永磁同步电机的研究一、研究背景和意义直线永磁同步电机是一种具有高精度、高效率和高性能的电动机。其通常应用于电子设备、机械、汽车和船舶等领域，并逐渐替代了传统的AC电动机。PID控制在电机控制中已得到广泛应用，但常常需要经过反复试验进行参数整定来达到理想的控制效果。因此，研究一个快速、准确和智能的PID参数整定算法对于优化电机控制系统性能至关重要。二、研究内容和方法本研究将应用RBF神经网络对PID控制器进行整定，以实现对直线永磁同步电机的精确控制。具体研究内容如下： 1.建立直线永磁同步

2023-08-10 约1.44千字 3页立即下载