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rbf.rar_RBF adaptive control_RBF 辨识_rbf 辨识_模型参考自适应
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模型参考自适应
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基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制
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RBF-adaptive1_RBF_matlab_SIMULINK_自适应控制_自适应_
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这是关于RBF自适应控制的基于simulink和matlab的仿真程序，先用m程序来写小模块，然后用simulink来组成所有的，做这方面的话，可以在这个程序上进行修改
自适应(Adaptive)神经网络源程序.zip_Neural networks_RBF networks_adaptive_c
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自适应(Adaptive)神经网络源程序 The adaptive Neural Network Library is a collection of blocks that implement several Adaptive Neural Networks featuring different adaptation algorithms.~..~ There are 11 blocks
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System_identification&adaptive_control_ridingqgx_RBFidentification_BPidentification_神经网络_rbf系统辨识_源码.zip
Function approximation using "A Novel Adaptive Kernel for the RBF Neural Networks": Function approximation using "A Novel Adaptive Kernel for the RBF Neural Networks"-matlab开发
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此提交是题为“用于 RBF 神经网络的新型自适应内核”[1] 的论文的一部分。 在这个模拟中，我实现了函数逼近问题。 函数逼近问题类似于回归问题。 这里在这种情况下我使用了两个输入单输出的情况，它可以很容易地扩展到更高的值。 请引用[1] Khan, S., Naseem, I., Togneri, R. 等。 电路系统信号处理 (2017) 36: 1639. doi:10.1007/s0003
System_identification&adaptive_BPidentification_神经网络_rbf系统辨识_源码
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基于PD增益自适应调节的模型参考自适应控制.rar_RBF自适应PID_神经网络 PD_神经网络 控制_神经网络增益_自适应PI
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基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制, 基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制
wl.rar_adaptive control_参考模型_模型参考控制_自适应模型_自适应跟踪
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参考模型为三阶的模型参考自适应控制，设计自适应率，跟踪效果很好。 原创。
selfadapting7.rar_SIMULINK_adaptive control_无模型 自适应_无模型 自适应控制_自学
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自适应控制算法的另一个Simulink模型，可运行，是无模型参考控制算法的一个应用实例，供共同学习和交流
MRAC.rar_adaptive control_mrac_模型参考控制_自适应 控制_自适应控制
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自适应控制控制的仿真文件，基于模型参考自适应。
mars1.rar_adaptive_mars1_无模型_模型参考_模型自适应
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实现模型参考自适应的无速度传感器仿真，运行良好，并且经过试验验证良好
RBFPID.rar_RBF+PID_adaptive control_simulink real time_simulink
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在simulink平台上的基于RBF神经网络的PID算法，适用于simulink仿真中系统的实时自适应控制
adaptive nn_RBF_matlab_
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hand-written RBF code for predicting
Neuro-Adaptive Observer based Control of Flexible joint robot
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Neuro-Adaptive Observer based Control of Flexible joint robot（一篇论文）主要运用RBF神经网络逼近函数来建立复杂自适应系统模型，主要分析了如何建立模型和MATLAB仿真
Intelligent Adaptive Control: Industrial Applications
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Chapter 7—Robust Adaptive Control of Robots Based on Static Neural Networks 1 Introduction 2 Notation 2.1 Permutation Operator “⊗” 2.2 GL Product Operator “•” 3 Neural Network ...
低轨无拖曳卫星的自适应神经网络控制器设计
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低轨无拖曳(Drag-free)卫星为相对论的验证、引力波探测以及地球重力场的测量提供了低干扰的试验环境。目前已有的工作主要对无拖曳卫星模型进行线性化,然后进行控制器设计,此种方法忽略了无拖曳卫星控制系统的非线性环节,因此降低了控制器的精度。本文将基于Lyapunov稳定性理论和自适应反步控制,直接针对无拖曳卫星控制系统的非线性模型进行分析,设计一种自适应神经网络控制器。针对系统建模过程中的线性化
一类摄动纯反馈非线性系统的自适应神经跟踪控制
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本文针对一类被摄动的纯反馈非线性系统的自适应神经控制问题进行了研究。 基于径向基函数（RBF）神经网络的通用逼近能力，通过后推技术开发了一种自适应神经控制器。 所提出的控制器保证了闭环系统中的所有信号都是有界的，并且跟踪误差最终会收敛到原点周围的一个小邻域中。 该注释的主要优点在于，针对一类纯反馈非线性系统提出了一种控制策略，该系统的外部干扰受所有状态变量的函数限制。 提供了一个数值示例来说明所建
RBF 神经网络的自适应新内核（模式分类问题）：在这个模拟中，我为模式分类问题实现了四个不同的 RBF 内核。-matlab开发
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此提交是题为“ RBF 神经网络的新型自适应内核”的论文的一部分。 在这个模拟中，我为模式分类问题实现了四个不同的 RBF 内核，即 (1) Cosine kernel, (2) Euclidean/Gaussian kernel, (3) Novel kernel (Manual ...
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论文研究-Adaptive Neural Control of Non-minimum Phase Switched Nonlinear System.pdf
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非最小相位切换非线性系统的自适应神经网络控制，龙飞，，针对一类具有非最小相位的切换非线性系统的跟踪问题，基于RBF 神经网络，本文设计了神经网络切换控制器，使得系统能渐近地跟踪事��
基于ART与RBF网络的混合网络模型设计 (2010年)
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为了解决自适应共振理论（adaptive resonance theory，ART）网络对新的输入样本处理能力差，网络记忆能力差，径向基（radial basis function，RBF）网络选择径向基函数，确定隐节点数目困难的问题，设计了一种基于...
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为了准确地把握网络安全发展态势,提出了一种基于自适应聚类径向基函数(adaptive clustering radical basis function,AC-RBF)神经网络的网络安全态势预测(network security situation prediction,NSSP)方法。...
基于改进自适应遗传算法的冷连轧轧制规程优化设计* (2010年)
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通过分析应力状态系数的影响因素，确立径向基函数（Radial basis function，RBF）神经网络的输入层参数以及隐层节点数，从而建立轧制变形区的应力状态系数RBF神经网络模型预报模型，把预报值用于传统轧制力计算模型...
Artificial.Intelligence.and.Soft.Computing.17th.International.Conference.Part.I
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