本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： 多层类神经网络 3. XOR闸继续观看 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 e络盟大讲堂 PSoC创意项目展示：智能家居触摸按键墙壁开关 MPLAB® X IDE 入门（上） 76V Over-The-Top 输入运放兼具高精度、通用性和保护功能 电源设计小贴士44_2：如何处理高di/dt负载瞬态_2 电子水枪游戏 Altera Cyclone V SoC视频应用回放演示 MWC2015世界移动通信大会最新动态【MWC 2015】 热门下载 MAX5544 AD5247,pdf datasheet (Digital Potentiometer) TPS2340A 双槽 PCI 和 PCIX 1.0 热插拔电源控制器 利用AD9788TxDAC和ADL5372正交调制器实现单边带发射机中.pdf 基于CORTEX_M0与uIP的串口以太网转换器的设计 Lua scripting language combined with FEMM 4.0 stm32f407学习版LCD显示驱动程序 wave format document 实用开关电源设计 欧姆龙PLC编程软件CX-Programmer7.1 简体中文版 热门帖子 【RVB2601调试记录】+ 0.96寸TFT移植 调试记录1熟悉相关资料本人是第一次使用CDK开发环境和2601芯片，大概根据官网和论坛的资料稍微熟悉了一下，感觉平台做的还是很有意思的主要参考和学习的链接如下：博文(t-head.cn)参考资料、技术支持、经验分享、作品提交和评选细则）-平头哥RISC-VRVB2601活动专区开始拿到板子后，就先试着下载了一次helloworld，soeasy，然后就想看看那个lvgl在这个OLED上是啥效果，平很大，分辨率真低，哈哈lvgl的版本还停留在 qwert1213131 TMS320LF281x.pdf 找了好多网站，都没找到具体讲解的，只找到了这个，希望大家喜欢。TMS320LF281x.pdf谢谢楼主分享谢谢楼主分享谢谢楼主分享！！！谢谢楼主分享谢谢楼主分享谢谢分享了，回复楼主jingchangsz的帖子谢谢楼主的热心頂個先~~ jingchangsz 【视频】TI MaxLife? 快速充电电源管理芯片介绍 本帖最后由dontium于2015-1-2311:47编辑对于开发便携式设备的系统和产品设计人员来说，更长的电池寿命是最大挑战之一。为了帮助解决这一挑战并为设计人员提供显著优势，德州仪器(TI)现在推出了两款采用TI获得专利的新MaxLife?快速充电技术的电源管理芯片组。MaxLife电池管理算法可以将电池使用寿命延长30%之多，并支持高容量锂离子电池所需的快速充电功能。bq27530和bq27531电量监测计电路与TI的bq2416x和bq2 德州仪器_视频 蜂窝无线电系统概述 最广泛使用和普及的无线电系统是蜂窝无线电系统。最初只是电话服务的延伸，蜂窝无线电系统已经发展成为更支持数据下载和上传以及几乎可以在任何地方访问Internet的系统。对于需要移动性或从远程位置访问互联网的物联网应用，蜂窝无线电将是首要考虑因素，因此我们需要考虑替代方案。应该注意的是，由于需要为蜂窝规范中包含的IP支付专利使用费，这可能会使蜂窝成为比其他一些无线电更昂贵的选择。蜂窝无线电的工作原理是将多个发射器和接收器分成多个单元（因此得名），每个单元控制与单元中最终用户的通信。该系统 btty038 问有多少人是一个人在搞WINCE的？ 一个人搞WINCE，资料又少，太痛苦了，不知道有多少人跟我一样？问有多少人是一个人在搞WINCE的？我太多一个人的了。我也是一个人，第一次做的时候遇到过很多问题，做几个项目下来就好些了。这个行业本来就寂寞,一个人做就更寂寞了,应该找个人一起.还有我！引用楼主fan227的帖子:一个人搞WINCE，资料又少，太痛苦了，不知道有多少人跟我一样？ 刚开始我觉得也是这样，但是现在我不觉得了。wince的缺陷是有些代码不开源，有时候想调试非常郁闷。不过趋势是开源，6.0就 010203www RDK X3测评：1.环境搭建 硬件简介收到快递后共有三个小包装，其中分别是主板、摄像头模块和设备的外壳。开箱后所有的设备如下，其中外壳是铝合金的，应该是为了散热方便，但是摄像头上并没有标注型号，只标注了像素是400W官方放出的文档中给出的目前开发板支持的mipi摄像头如下：因为只有第一个摄像头是400W，因此猜测摄像头是GC4663，之后我们也可以通过命令行来查看摄像头的参数信息。主板特写照如下，RDKX3提供了网口、USB、摄像头、LCD、HDMI、40PIN等功能接口，可以说接口部分已经 waterman 网友正在看 CC26x2 / CC13x2 (Agama 平台) 有何特色 基本内存管理方案2 估计性能的蒙特卡洛仿真 Week 9 – Lecture- Group sparsity, world model, and generative adversarial networks (GANs) 实验一周期矩形脉冲信号的分解与合成（一） 反馈线性化6（SISO非线性系统的I O线性化） ⑥示波器的触发系统 逻辑函数的两种标准形式一
