已閱讀1頁，還剩88頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、該文首先通過深入分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與思維進(jìn)化算法的思想精髓、主要算法、特點及應(yīng)用發(fā)展,提出了通過思維進(jìn)比算法來彌補(bǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足之處,利用思維進(jìn)化算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進(jìn)行演化,以避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部最小值而且提高其收斂速度.接著利用仿人智能控制理論,在對一級與二級倒立擺系統(tǒng)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,得到倒立擺系統(tǒng)的仿人智能控制律.最后該文將改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與仿人控制理論結(jié)合起來,提出了一種新的智能控制策略——基于思維進(jìn)化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿人智能控制策略,
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的倒立擺控制策略研究.pdf
- 基于粗糙集、思維進(jìn)化的模糊控制策略在倒立擺系統(tǒng)中的研究.pdf
- 模糊仿人智能控制在倒立擺系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的倒立擺系統(tǒng)控制研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的倒立擺控制系統(tǒng)數(shù)值模擬.pdf
- 基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的倒立擺控制研究.pdf
- 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在單級倒立擺系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf
- 基于思維進(jìn)化算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷.pdf
- 倒立擺系統(tǒng)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的研究.pdf
- 智能控制算法在倒立擺系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的倒立擺控制技術(shù)研究.pdf
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在倒立擺系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于粒子濾波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的倒立擺控制方法研究.pdf
- 基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在二級倒立擺中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于Backstepping方法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在倒立擺系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf
- 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在二級倒立擺控制系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf
- 自校正仿人智能控制器及其在等擺長倒立擺系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf
- 自適應(yīng)神經(jīng)模糊控制策略在倒立擺系統(tǒng)中的研究.pdf
- 擬人智能控制算法在倒立擺系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)倒立擺的預(yù)測控制分析.pdf
評論
0/150
提交評論