本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： 模糊逻辑 2.模糊关系继续观看 课时1：课程介绍 课时2：智能控制系统概论 1.自动控制系统 课时3：智能控制系统概论 2.计算智能 课时4：智能控制系统概论 3.模糊逻辑系统 课时5：智能控制系统概论 4.演化计算 课时6：智能控制系统概论 5.类神经网络 课时7：模糊集合 1.明确集合 课时8：模糊集合 2.模糊集合 课时9：模糊集合 3.模糊集合之基本概念 课时10：模糊集合 4.模糊归属函数 课时11：模糊集合 5.模糊集合之运算 课时12：模糊逻辑 1.明确关系 课时13：模糊逻辑 2.模糊关系 课时14：模糊逻辑 3.扩展原理 课时15：模糊逻辑 4.语言变数 课时16：模糊逻辑 5.模糊规则 课时17：模糊逻辑 6.模糊推论 课时18：模糊控制系統(一) 1. 模糊推论系统 课时19：模糊控制系統(一) 2. Matlab程式编写 课时20：模糊控制系統(一) 3.冷气机之模糊控制 课时21：模糊控制系統(一) 4. 洗衣机之模糊控制 课时22：模糊控制系統(一) 5. Sugeno模糊模型 课时23：模糊控制系統(二) 1. 直流马达模糊控制 课时24：模糊控制系統(二) 2. 倒立摆模糊控制 课时25：模糊控制系統(二) 3. 倒车入库模糊控制 课时26：模糊控制系統(二) 4. 机器人模糊控制 课时27：T-S模糊控制系統(一) 1. T-S模糊模型 课时28：T-S模糊控制系統(一) 2. 平行分布补偿 课时29：T-S模糊控制系統(一) 3. 李雅普诺夫稳定定理 课时30：T-S模糊控制系統(一) 4. 闭回路T-S模糊系統稳定定理 课时31：T-S模糊控制系統(一) 5. 闭回路T-S模糊系统稳定定理 课时32：T-S模糊控制系统(二) 1. 线性矩阵不等式 课时33：T-S模糊控制系统(二) 2. 衰退率T-S模糊控制器设计 课时34：T-S模糊控制系统(二) 3. 倒立摆T-S模糊控制 课时35：T-S模糊控制系统(二) 4. 双向充放电器T-S模糊控制 课时36：T-S模糊控制系统(二) 5. 机器人T-S模糊控制 课时37：二进位基因演算法(一) 1. 梯度下降法 课时38：二进位基因演算法(一) 2. 基因演算法特性 课时39：二进位基因演算法(一) 3. 二进位编码与解码 课时40：二进位基因演算法(一) 4. 初始族群 课时41：二进位基因演算法(一) 5. 适应函数 课时42：二进位基因演算法(二) 1. 天择运算 课时43：二进位基因演算法(二) 2. 交配运算 课时44：二进位基因演算法(二) 3. 突变运算 课时45：二进位基因演算法(二) 4. 菁英政策 课时46：二进位基因演算法(二) 5. 基因演算法之参数分析 课时47：基于基因演算法之控制系统 1. 基于基因演算法之函数极值 课时48：基于基因演算法之控制系统 2. 控制系统时域响应与PID控制器 课时49：基于基因演算法之控制系统 3. 基于基因演算法之最佳PID控制 课时50：基于基因演算法之控制系统 4. 基于基因演算法之强健PID控制 课时51：进阶基因演算法 1. 实数型基因演算法 课时52：进阶基因演算法 2. 基于实数型基因演算法之控制系统 课时53：进阶基因演算法 3. 格雷编码 课时54：进阶基因演算法 4.适应函数线性缩放 课时55：进阶基因演算法 5. 适应函数标准差縮放 课时56：基于粒子群最佳化法之控制系统 1. 粒子群最佳化法之原理 课时57：基于粒子群最佳化法之控制系统 2. 基于粒子群最佳化法之函数极值 课时58：基于粒子群最佳化法之控制系统 3. 粒子群最佳化法之参数分析 课时59：基于粒子群最佳化法之控制系统 4. 基于粒子群最佳化法之PID控制 课时60：基于粒子群最佳化法之控制系统 5. 基于粒子群最佳化法之强健PID控制 课时61：基于演化计算之模糊控制系统 1. 主轴马达伺服系統 课时62：基于演化计算之模糊控制系統 2. 基于基因演算法之模糊控制 课时63：基于演化计算之模糊控制系統 3. 机械手臂控制系統 课时64：基于演化计算之模糊控制系统 4. 基于基因演算法之T-S模糊控制 课时65：基于演化计算之模糊控制系統 5. 基磁浮控制系統 课时66：基于演化计算之模糊控制系統 6. 基于粒子群最佳化法之T-S模糊控制 课时67：单层类神经网络 1. 类神经元模型 课时68：单层类神经网络 2.感知机 课时69：单层类神经网络 3. 感知机应用案例 课时70：单层类神经网络 4. 适应线性元件 课时71：单层类神经网络 5. 适应线性元件应用范例 课时72：多层类神经网络 1. 多层神经网络架构 课时73：多层类神经网络 2. 反向传播算法 课时74：多层类神经网络 3. XOR闸 课时75：多层类神经网络 4. 函数近似 课时76：多层类神经网络 5. 多层神经网络应用范例 课时77：类神经网络控制系统(一) 1. 类神经网络控制系统 课时78：类神经网络控制系统(一) 2.类神经网络模式预测控制 课时79：类神经网络控制系统(一) 3.引擎类神经网络温度控制 课时80：类神经网络控制系统(一) 4.直流马达类神经网络控制 课时81：类神经网络控制系统(二) 1. 类神经网络模式参考控制 课时82：类神经网络控制系统(二) 2.机器手臂系统识别 课时83：类神经网络控制系统(二) 3.机器手臂类神经网络控制 课时84：类神经网络控制系统(二) 4.倒车入库神经网络控制 课时85：模糊类神经网络控制系统 1. 适应性类神经模糊推论系统 课时86：模糊类神经网络控制系统 2. 混合学习演算法 课时87：模糊类神经网络控制系统 3. 离散动态控制系统 课时88：模糊类神经网络控制系统 4. 倒车入库控制系统 课程介绍共计88课时，21小时5分41秒 智能控制系统 智能控制系统是一种使用各种基于人工智能计算方法的自动控制系统，例如模糊逻辑控制系统，基于基因算法控制系统，以及类神经网络控制系统。 上传者：桂花蒸 猜你喜欢 直播回放： 如何使用 Microchip 安全方案为 IoT 设备保驾护航 Labview中学生零起步学习视频 德州仪器 DLP 是如何工作的 使用Arduino控制大型步进电机 2015 TI 音频创新日 (1) 开场介绍 直播回放： 英飞凌智能电机驱动方案 磁场简介：第一部分 将JTAG与UCD3138配合使用 热门下载 [资料]-JIS C8283-2-4-2012 家庭用及びこれに類する用途の機器用カプラ－第2-4部：機器の質量.pdf [资料]-JIS Z 0310：2004 Abrasive blast-cleaning methods for surface preparation.pdf JIS K3351-2009 Glycerines for industrial use.pdf [资料]-JIS K2275-1996 原油及石油产品 水分测定(解说).pdf [资料]-JIS C9335-2-92-2005 家用和类似用途电器.安全.第2-92：脚踏交流供电草地松土机和通气机的特殊要求.pdf [资料]-JIS K5601-2-3-1999 涂料化合物的试验方法 第2部分可溶性物质溶剂中的化合物分析 第3节沸腾范围.pdf [资料]-JIS C5877-2-2012 偏光镜的试验方法.pdf [资料]-JIS C9335-2-204-2000 家用和类似用途电器.安全.第2-204：加热垫和板的特殊要求.pdf [资料]-JIS K8462-1992 Cyclohexanol.pdf [资料]-JIS C0457-2006 Preparation of instructions-Structuring, content and presentation.pdf 热门帖子 ModbusTCP转CCLINKIE在机器人中的革命性应用！ 在当今快速发展的机器人技术领域，实现不同通讯协议设备之间的高效互联变得尤为重要。其中，开疆智能CCLINKIE转ModbusTCP网关KJ-MTCPZ-CCIES技术的应用，为机器人产品提供了更为灵活和高效的通信解决方案。我们需要理解什么是CCLINKIE转ModbusTCP以及它们各自的特点。ModbusTCP是基于以太网的Modbus协议版本，它允许通过TCP/IP网络进行数据通信。这种协议因其易于实现、兼容性强而广泛应用于工业自动化领域。CCLINKIE则是一种高速的现场总线技术 北京开疆智能 usb host程序枚举不了是怎么回事 caseHOST_ENUMERATION: /*Checkforenumerationstatus*/ if(USBH_HandleEnum(pdev,phost)==USBH_OK) { /*ThefunctionshallreturnUSBH_OKwhenfullenumerationiscomplete*/ /*usercallbackforendofdeviceb 770781327 决定电源的寿命几个东西，，，， 电源的寿命就如同人的寿命一样是无法预知准确的年限，但是很多大数据分析报告中有平均寿命的概念。电源也一样，影响其寿命的因数很多，所以一般电源的寿命都是以平均无故障时间来衡量的。 电源的寿命主要由内部元器件和PCB的使用寿命以及整个焊接和装配的工艺确定的。在设计上要保证电源元器件的参数选择，在生产上要保证整个焊接和装配的一致性及可操作性。这样可以从源头保证了电源的稳定性和可靠性。 保证电源寿命的关键环节！ 我们要减少故障发生的可能性，来保证电源长期稳定的 qwqwqw2088 【TI首届低功耗设计大赛】Copter_alarm_Powered_by_MSP430FR5969之七-下载及调试 下载及调试最小系统焊接完成，试验可以烧写和调试了感谢QQ群里小伙伴们的热心帮助连接说明，总共用到4根线EZFET_SBWTCK,EZFET_SBWTDIO,VCC,GND实物连接烧写后，心跳指示正常，可以单步调试，如下视频【TI首届低功耗设计大赛】Copter_alarm_Powered_by_MSP430FR5969之七-下载及调试 tziang open 1081 helix 解码 错误 本帖最后由90houyidai于2014-11-422:52编辑 这个错误已经纠结一个多星期了，有尝试过重新建工程，还是一样报这个错误，全是link之后的，望高手指正问题好像出在MP3解码器的初始化上open1081helix解码错误可以把工程上传上来，我帮你看下，只贴张图不好找问题的！本帖最后由90houyidai于2014-11-521:50编辑 Jason@xu发表于2014-11-509:21可以把工程上传上来，我帮 90houyidai 瀑布模型 瀑布模型（WaterfallModel）是一个项目开发架构，开发过程是通过设计一系列阶段顺序展开的，从系统需求分析开始直到产品发布和维护，每个阶段都会产生循环反馈，因此，如果有信息未被覆盖或者发现了问题，那么最好“返回”上一个阶段并进行适当的修改，项目开发进程从一个阶段“流动”到下一个阶段，这也是瀑布模型名称的由来。包括软件工程开发、企业项目开发、产品生产以及市场销售等构造瀑布模型。瀑布模型是将软件生存周期的各项活动规定为按固定顺序而连接的若干阶段工作，形如瀑布流水，最终得到软件产品 白丁 网友正在看 动静态校验模块 AVR® DB单片机应用介绍培训教程 decision-boundaries 二叉树的遍历的递归、非递归算法 PCB封装元素组成及简单PCB封装创建 CAN FD技术培训教程 linux安装演示 出光绘文件：三
