本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： 多层类神经网络 5. 多层神经网络应用范例继续观看 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 游客 我来说几句 发送 取消 tianxiaodan2020年10月10日 过来学习学习新知识~ 54chenjq2020年09月28日 智能控制系统概论 1.自动控制系统 猜你喜欢 世健的 ADI 之路主题游第一站：工业自动化 MSP430的开发工具和仿真软件 直播回放: TI 精密 ADC 在变送器中的应用 WEBENCH FPGA Power Architect功能导览 Atmel - 简易利用Atmel ATSHA204 保护您的设计 2017 - TI 嵌入式产品总览 TI 工业应用研讨会 2015 为JTAG通信设置UCD3138 热门下载 cs5460A资料和程序(检测电压，电流的芯片) codewarrior使用指南214页 32.6M.pdf 基于EPM240的入门实验_ohnsonverilog W83791D 将11520采样率(可用cooledit得到)的wav文件转换为可供串口播放的PWM文件 单片机应用PS/2键盘的实例,本程序源码只供学习参考 传感器原理与应用（中央广播电视大学出版社+1991） 带复位预置时钟 用示波器抓取CAN通讯 期刊论文：CCD纸张外观质量的检测系统 热门帖子 求问： MSP430进阶培训—MSP430F5529的使用与开发的LAB程序在哪找啊？ 如题。求问：MSP430进阶培训—MSP430F5529的使用与开发的LAB程序在哪找啊？http://www.deyisupport.com/unive...sp-exp430f5529.aspx好人，谢谢分享！ 良晴先生 51单片机汇编语言教程 28讲 超级易接受 虽然现在几乎没有人用汇编语言来编写单片机程序了，但是如果想要了解单片机是怎么工作的，那么学学会变回给你带来很大帮助。正如该资源上传者所说的“这是51单片机汇编语言最普通的教程，讲解非常清晰明了，“版主本人亲自下载了该资源，然后大致看了一下，确实如上传者所说，该资源实在是不可多得的讲解单片机汇编语言的好教程，在此强烈向大家推荐。下载链接：http://download.eeworld.com.cn/detail/zczc/30351单片机汇编语言教程28讲超级易接受c tiankai001 【学模拟】+《运算放大器噪声优化手册》笔记04 分享相关视频，讲述了仪表放大器的输入范围。【学模拟】+《运算放大器噪声优化手册》笔记04 wolf11111 关于ds18b20初始化问题，我的板子是TQ2440，为什么初始化不了 我的PCLK等于50MHZTemp.h里面的：#defineSet18b20IOout()(rGPGCON=(rGPGCON&0xFFFFFFFC)|0x01)#defineSet18b20IOin()(rGPGCON&=0xFFFFFFFC)#defineRead18b20IO()((rGPGDAT&1)?1:0)#defineWrite18b20IO(x)(x?(rGPGDAT|=1):(rG zcx2014 ccs5.4 JTAG 菊花链的配置 请问大家配置过ccs5.4的菊花链么，我现在两片570LS1227采用的是这种接法，可是按照网上的一个视频教程配置（《以28335为例,CCS5.4下新建工程,配置两片DSP菊花链视频》），仿真器却始终无法连接上目标板。请有经验的大侠指点一下！万分感谢！！！ccs5.4JTAG菊花链的配置LZ现在解决了吗？ luoam2008 英文文献阅读 英文没学好，在阅读英文文献时遇到很大的阻力。1,Frequentreferencesaremadetosourcecodefilessincesourcecodeisprovidedforthissupport.makereferencesto提到，引用可以换一下位置，Frequentreferencestosourcecodefilesaremade...译为“多次引用源程序”2,Theprotocolsuppo qiwan 网友正在看 天线第3讲对称振子2 状态机（四） 基于GLT的几何校正（风云三号气象卫星为例） DFT2 JTAG Instruction 新建基于固件库V3.5的STM32工程模版 16 NFC技术：使用Android Beam技术传输文件（二） Daubechies 2号 小波 实验九 稳压电源性能指标的测试
