本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： 模糊类神经网络控制系统 4. 倒车入库控制系统继续观看 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 基于灵动MM32F系列大容量MCU的输液泵应用参考方案分享 FPGA在视频处理领域的应用 据说是世界上第一款可卷曲硬体无线便携键盘 TDA2x评估平台 电子科技大学《通信原理》经典教程（共39讲） 电源设计小贴士11-12：解决电源电路损耗问题 小波与科学 直播回放: 解读安森美半导体电源解决方案 ，聚焦服务器电源、光伏逆变器 热门下载 [资料]-JIS B8654-2002 Test methods for electro-hydraulic proportional series flow control valves.pdf [资料]-JIS C5401-4-001-2005 电子设备连接器.第4-001部分：有质量评定的印制电路板连接器.空白详细规范.pdf [资料]-JIS R9151-1979 硅酸盐水泥缓凝剂用石膏.pdf [资料]-JIS C3851-2012 屋内用樹脂製ポストがいし.pdf [资料]-JIS C9029-2-9-2006 移动式电动工具的安全.第2-9部分斜切锯的特殊要求.pdf [资料]-JIS C4212-2000 低压三相鼠笼式高效感应电动机.pdf [资料]-JIS R9301-2-2-1999 Alumina powder -- Part 2：Determination of physical properties -- 2：Angle of [资料]-JIS H7309-2006 超导性.第10部分临界温度测量.用电阻法对Nb-Ti、 Nb3Sn和铋-系统氧化物复合超导体的临界温度的测量.pdf [资料]-JIS K6404-5-1999 橡胶或塑料涂覆织物的试验方法 第5部分涂料粘性的测定.pdf [资料]-JIS T6610-2005 Dentistry-Zinc oxide-eugenol and zinc oxide-non-eugenol cements.pdf 热门帖子 MG400Q2YMS3 碳化硅 N 沟道 MOSFET 模块解析：特点与应用 随着现代工业技术的快速发展，功率电子器件在能源转换与控制领域发挥着越来越重要的作用。Toshiba推出的MG400Q2YMS3碳化硅(SiC)N沟道MOSFET模块，凭借其卓越的性能和广泛的应用前景，成为高功率设备设计中的重要选择。本文将详细分析其关键特性和应用优势，以便帮助工程师和设计人员更好地理解和应用这一产品。一、产品概述MG400Q2YMS3是一款专为高功率开关和电机控制器设计的MOSFET模块。它采用碳化硅半导体材料，不仅在效率和速度方面表现 990123167 笔记本HP500键盘无响应？ 笔记本HP500键盘无响应？重起之后就可以用了！但是用不了多久就又没有响应了！请问如何解决？笔记本HP500键盘无响应？ panama 关于随机数程序的编写问题 急 各位大侠:我在帮人做一个程序,里面需用一个随机数,但不能用现成的随机数函数,自己一时无法找到一个好的方法来编写,求大侠门帮忙.谢关于随机数程序的编写问题急线性同余法。就是迭代求余数。伪代码如下：Random(n，m，seed，a，b){ r0=seed； for(i=1；i=n；i++) ri=(a*ri-1+b)modm}seed是一个随机选择的初始值。让定时器跑起来!!然后就取它的值,用到就取!!!这个是最经典的了还有什么比这 sdlmhjs 飞机游戏程序 #ifndefAT89CX051_HEADER_FILE#defineAT89CX051_HEADER_FILE1//Byte寄存器sfrSP=0x81;sfrDPL=0x82;sfrDPH=0x83;sfrPCON=0x87;sfrTCON=0x88;sfrTMOD=0x89;sfrTL0=0x8A;sfrTL1=0x8B;sfrTH0=0x8C;sfrTH1=0x8 护花使者 2006年微控制器五大趨勢－加值篇 前言：在MCU中，有些功能與設計並非是必須的，即便沒有這些功能特色MCU也依然可以正常工作，但有了這些特點並加以運\用後，MCU可以獲得更良善的運\作表現。 事實上「主運\作之外的功能價值」才是近年來MCU的重點強調，理由是MCU技術門檻較低，半導體業者不易在效能、資源等核心層面擁有大幅領先的優勢，加上中性、基礎性的週邊功效也都逐漸齊備，使得MCU必須從更廣多的層面來強化其價值。 所謂的廣多層面有哪些？一是在半導體技術上持續偏執，將更困難整合的類比、混訊控制電路內建到MCU內，如ADC、D xianji 全集成CMOS GSM射频收发器的实现与应用 作为目前在世界上使用最为广泛的移动通信标准，自从九十年代开始在全球大规模商用以来，GSM一直展示出强大的生命力。不管是在GSM的发源地欧洲，还是在移动通信的新兴市场亚洲、非洲，GSM系统都拥有最为成熟和完善的产业链和用户群，涵盖了系统、终端、设备、软件、测试等等领域。随着GPRS、EDGE等可以进一步丰富GSM数据应用的技术开始应用，在今后的相当长的时间内，GSM凭借广泛的网络覆盖、可靠的通信质量、低廉的资费，必将构造和3G标准共存双赢的格局。手机终端作为和用户接触最为紧密的产品，其 yidishui 网友正在看 11b- Additional issues in Sign-off Timing 电位器仿真 Testability SCOAPseq (_optional) Messages behind Soft-Margin SVM 反相运算放大电路 电路分析基础.13 第四章 第1讲 图像增强及灰度变换 第12.2讲 FreeRTOS列表与列表项实验
