本课程为精品课,您可以登录eeworld继续观看: 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: 如何利用瑞萨电子的GreenPAK™平台优化混合信号电路设计 USB Type C 和 PD (功率传输) 的介绍 MPLAB®代码配置器简介及实验1 硅谷的成功因素是什么 ENVI学习视频(邓书斌) 云龙51单片机视频教程 双向 DC-DC 变换器拓扑的对比与设计 Microchip触摸解决方案的一天 热门下载 linux驱动(阿南).rar C语言调试常见错误.rar 实现文件的2DIFS_code32 中文 Excel 2000 编程 24 学时教程 自动售货机VHDL程序与仿真 电工仿真学习 微电子学(1984) avR导联的应用价值 任务偏序集驱动的服务组合研究 一个数据结构的课程设计文件,VC++编写.内容为:交通咨询 热门帖子 一个电流互感器标为CT501 15(60)A/10mA 请问 10mA是对应15A的吗,那60A对应多大电流 一个电流互感器标为CT50115(60)A/10mA请问10mA是对应15A的吗,那60A对应多大电流一个电流互感器标为CT50115(60)A/10mA请问10mA是对应15A的吗,那60A对应多大电流这个是厂家具体给出的。一个电流互感器做好后这个就定下来了。CT50115(60)A/10mA厂家也许是可以定制两种15A/10mA60A/10mA其实具体还可以变化的。定制或购买时要知道确定的参数。沙发说的不对。电流互感器要求在一个范围 一沙一世 LaunchPad无处不在 上一次launchpad被带到了高空,这次launchpad被带到哪了呢?LaunchPad无处不在这个家伙看着好大啊,不只是LaunchPad吧?回复楼主wstt的帖子就是launchpad加了一个触摸板,背后是电池回复沙发邶风的帖子 wstt 负载拉移(Load-Pull)原理在射频功率放大器设计中的应用 近年来由于微波通讯技术的进步,及通讯频宽与移动性越来越高的需求,无线局域网络(WLAN)在人类日常生活中之重要性大幅提升,并带动产学界纷纷投入此系统电路技术及产品的研发。图一为近年来所发展之无线局域网络技术。其中,尤以IEEE所制定的802.11a、g、HiperLAN通讯系统最受瞩目。它们均采用正交分频多用(OFDM)的技术。OFDM是一种数字展频调变技术,已成为新的无线通讯应用中最热门之传输调变选择。利用OFDM技术可增加宽带、降低噪声、提高保密性与解决多路径衰弱等通讯障碍。 JasonYoo 求助:有一段简单的电机正反转程序需要硬件 这也只是我写的一段简单的程序,但是硬件方面我就完全不懂了哪位高手帮下忙啊..............用的是汇编语言的说ORG8000HAJMPDAMOTORG8100HDAMOT:MOVDPTR,#9000HMOVA,#80HMOVX@DPTR,AACALLDELAYMOVA,#0FFHMOVX@DPTR,AACALLDELAYMOVA,#00HMOVX@DPTR,AA notangel altuim designer 设计网络比较大的夹具时,该怎样使用高级的网络导入功能 各大神,在PCB中设计一些网络关系比较庞大的夹具PCB板时,(直接画PCB没有原理图),如果按照一般的做法一个一个去建立网络,那肯定不可行的,但我不知道还有什么高级的技巧能便捷地导入网络,求各位大神指点指点,万分感谢!altuimdesigner设计网络比较大的夹具时,该怎样使用高级的网络导入功能既然网络关系比较庞大,只有一条路,设计原理图,建立网络关系有,手动给元件添加网络的办法,但那不叫高级的技巧,也不能便捷地导入网络 这也是我唯一想到的办法,谢谢!另外可以再问 liangzhanghuai 关心STM32的ADC精度问题. STM32具有12BITADC确实很好,很强大!但也担心它的精度问题,听闻有3BIT线形误差。下面是AT91SAM7S64关于ADC误差的说明。关心STM32的ADC精度问题.非常的详细。请看STM32的数据手册:STM32F101xx中的5.3.16节或:STM32F103xx中的5.3.17节。呵呵,STM32的ADC误差说明有4页之多,还包括测试条件PDF上列的很清楚!不太明白bit跟LSB不知道是不是一个概念?!如果3BIT的话,那就是8LSB了 250200729 网友正在看 DriverModule_01_02 多点电容触摸屏实验-电容触摸驱动测试 (5) - 复位和中断 Atmel picoPower实验室:睡眠模式 原理图设计提高(上) 电容概论 电路与电路模型 信号-信号集