学长的一篇神经网络本科毕业论文。关键词：神经元网络，神经控制，非模型控制。 希望对做神经控制的朋友有帮助。
上传时间： 2013-12-29
上传用户：ainimao
matlab神经网络30个案例分析，关于智能控制
标签： matlab神经网络
上传时间： 2015-07-05
上传用户：卢海辉yu
表面粗糙度是机械加工工艺中主要的技术参数， 对零件质量和产品性能有着极为重要的影响。 以加工表面粗糙度与切削用量三要素的关系为对象， 采用正交试验方法， 利用立方氮化硼刀具对冷作模具钢 Cr12MoV 进行硬态干式车削试验，测量得到选定参数条件下的加工表面粗糙度值，并应用人工智能神经网络方 法建立了加工表面粗糙度预测模型。结果表明，该预测模型具有很好的预测精度， 其最大误差不超过 5% 。模 型可以对不同切削速度、 进给量和切削深度参数组合下加工后的表面粗糙度进行预测，对干式硬车条件下的切 削用量选择和零件表面质量的控制具有重要指导意义。
上传时间： 2016-03-20
上传用户：happycats
RBF神经网络在分类问题中得到了广泛的应用，尤其是模式识别的问题。许多模式识别实验证明，RBF具有更有效的非线性逼近能力，并且RBF神经网络的学习速度较其他网络快。本文在具有复杂控制规律的S函数构造方法的基础上，给出了基于MATLAB语言的RBF神经网络PID控制器，及该模型的一非线性对象的仿真结果。
上传时间： 2016-05-19
上传用户：子夜青衫
人工神经网络提供了一种普遍且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数反向传播算法，使用梯度下降来调节网络参数以最佳拟合由输入-输出对组成的训练集合人工神经网络对于训练数据中的错误健壮性很好人工神经网络已被成功应用到很多领域，例如视觉场景分析，语音识别，机器人控制神经网络学习对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强的方法对于某些类型的问题，如学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络是目前知道的最有效的学习方法反向传摇成功例子，学习识别手写字符，学习识别口语，学习识别人脸生物学动机ANN受到生物学的启发，生物的学习系统是由相互连接的神经元组成的异常复杂的网络。ANN由一系列简单的单元相互密集连接构成的，其中每一个单元有一定数量的实值输入，并产生单一的实数值输出人脑的构成，大约有1011个神经元，平均每一个与其他104个相连神经元的活性通常被通向其他神经元的连接激活或抑制最快的神经元转换时间比计算机慢很多，然而人脑能够以惊人的速度做出复杂度惊人的决策很多人推测，生物神经系统的信息处理能力一定得益于对分布在大量神经元上的信息表示的高度并行处理
上传时间： 2022-04-08
上传用户：trh505
随着人类社会的进步，科学技术的发展日新月异，模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展。经过半个多世纪的发展，人工神经网络在计算机科学，人工智能，智能控制等方面得到了广泛的应用。当代社会是一个讲究效率的社会，科技更新领域也是如此。在人工神经网络研究领域，算法的优化显得尤为重要，对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型，对于解决非线性复杂问题具有重要的意义。但是BP神经网络有其自身的一些不足（收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题），在解决某些现实问题的时候显得力不从心。针对这个问题，本文利用遗传算法的并行全局搜索的优势，能够弥补BP网络的不足，为解决大规模复杂问题提供了广阔的前景。本文将遗传算法与BP网络有机地结合起来，提出了一种新的网络结构，在稳定性、学习性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的，本文首先设计了BP神经网络结构，在此基础上，应用遗传算法进行优化，达到了加快收敛速度和全局寻优的效果。本文借助MATLAB平台，对算法的优化内容进行了仿真实验，得出的效果也符合期望值，实现了对BP算法优化的目的。关键词：生物神经网络：人工神经网络；BP网络；遗传算法；仿真随着电子计算机的问世及发展，人们试图去了解人的大脑，进而构造具有人类思维的智能计算机。在具有人脑逻辑推理延伸能力的计算机战胜人类棋手的同时，引发了人们对模拟人脑信息处理的人工神经网络的研究。1.1研究背景人工神经网络（Artificial Noural Networks，ANN）（注：简称为神经网络），是一种数学算法模型，能够对信息进行分布式处理，它模仿了动物的神经网络，是对动物神经网络的一种具体描述。这种网络依赖系统的复杂程度，通过调节内部大量节点之间的关系，最终实现信息处理的目的。人工神经网络可以通过对输入输出数据的分析学习，掌握输入与输出之间的潜在规则，能够对新数据进行分析计算，推算出输出结果，因为人工神经网络具有自适应和自学习的特性，这种学习适应的过程被称为“训练"。
上传时间： 2022-06-16
上传用户：jiabin
本书主要讲述神经网络的基本概念，介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。全书分19章，内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的Hebb学习、Widrow—Hoff学习算法、反向传播算法及其变形、联想学习、竞争网络、Grossberg网络、自适应谐振理论和Hopfield网络。书中注重对数学分析方法和性能优化的讨论，强调神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。同时本书包含大量例题、习题，并配有基于MATLAB软件包的“神经网络设计演示&
标签： 神经网络
上传时间： 2022-06-21
上传用户：默默
随着技术的发展，基于PLC的控制系统呈现综合化、网络化的发展趋势。为了适应当今PLC课程教学的需要，我们应提供具有现场控制对象的控制层、监控管理层、远程监控层三层结构的实验控制系统，并将组态软件技术、先进的数据交互技术、单片机技术、通信技术集成在控制系统中，构建现代大综合设计性实验系统，以培养全面的高素质的综合性人才。 本文提出了一种多功能、大综合的实验平台的方案和技术实现。本课题由市场占有率高的西门子PLC及其通信网络模块组成，采用具有很高的性价比的系统集成技术，构成了覆盖面较大的全集成的网络控制系统，可提供PPI网络、PROFIBUS-DP网络和以太网等多种网络形式的实验平台；采用多种工业组态软件如Wincc、组态王和MCGS，构成了丰富的上位监控模式；通过OPC技术实现对PROFIBuS-DP网络的远程监控。在此基础上，结合单片机技术、CPLD技术，设计了可自定义I/O口的多路模拟采集卡，扩展了PLC的信息控制功能；采用网络技术，将PLC技术与变频器、步进电机控制相结合，对标准的PLC对象TM2和机械手设备进行二次开发，构成相关的运动控制系统，模拟生产线的控制，展示PLC的运动控制功能；将PLC技术与无线控制技术相结合，实现PLC的无线遥控功能；完成了三菱Q系列PLC与PROFIBUS-DP网络的联网，实现了不同品牌的PLC网络的互联互通。在此基础上，还开发了多个实验程序，展示其丰富的网络构架和综合的实验模式。 系统调试和实验效果表明，该系统接近当今工业技术实践，可为学生的课程设计、毕业设计以及PLC技术研究提供先进的集多种技术于一体的大综合设 计性实验平台。关键词：PLC；业网络；OPC
上传时间： 2013-05-22
上传用户：归海惜雪
工业生产过程中，时滞对象普遍存在，同时也是较难控制的，尤其是大时滞对象的控制一直都是一个难题。而很多温度控制系统都是属于大时滞系统，常见的智能温度控制器虽然在温度控制的实际应用中表现了比较理想的控制效果，但它仍然属于将参数整定与系统控制分开处理的离线整定方法，如果工况发生变化就必须重新调整参数。针对这一问题，为了实现时滞系统参数自整定的控制，本文将神经网路控制、模糊控制和PID控制结合起来，设计了基于神经网路的模糊自适应PID控制器。 首先，本论文分析了时滞系统的特点，讨论了几种时滞系统较为成熟的常规控制算法：微分先行控制算法、史密斯预估控制算法、大林控制算法，并深入研究了它们的控制性能；并且通过仿真对这三种控制方法在温控系统中的控制性能进行了比较。 其次，在分析PID参数自整定传统方法的基础上，设计了一种改进方法，并设计了相应的控制器。该控制器综合了模糊控制、神经网络控制和PID控制各自的长处，既具备了模糊控制简单有效的控制作用以及较强的逻辑推理功能，也具备了神经网络的自适应、自学习的能力，同时也具备了传统PID控制的广泛适应性。该方法不需要离线整定参数，实现了在线自整定参数。仿真实验表明了该控制器对模型和环境都具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。 最后将基于神经网路的模糊自适应PID控制器应用于贝加莱PID温控装置，能够出色地实现参数的在线自整定。理论分析、系统仿真、实验结果都证实了这种控制策略能有效地减少系统超调量，并减少了调节时间，提高了系统的实时性和控制精度。
上传时间： 2013-07-05
上传用户：xinyuzhiqiwuwu
在工业过程中，许多对象具有滞后特性，由于纯滞后的存在，使得系统的超调量变大，调节时间变长。因此滞后过程被公认为较难控制的对象，而且纯滞后占整个动态过程的时间越长，难控的程度越大。所以大纯滞后对象的控制一直是困扰自动控制和计算机应用领域的一大难题。而这类对象又广泛存在于石油、化工、酿造、制药、冶金等工业生产过程中。因此对该问题的研究具有重大的实际意义。 传统的PID配合Smith预估补偿器的控制方法，对模型误差反映比较灵敏，当存在建模误差或干扰时，控制效果并不能取得令人满意的效果。近年来随着模糊控制、神经网络控制等智能控制研究的不断深入，有些学者将它们与Smith预估控制、PID控制及预测控制等相结合，提出了针对不确定大滞后系统的新的控制方法。虽然有些控制方案效果不错，但系统的复杂程度和调试难度也随之增加。因此设计简单、快速、可靠的控制器，仍是一个重大课题。 本文首先介绍了大滞后过程的控制特点，概述了常用的大滞后过程的控制方法及其优缺点。接着概要地介绍了嵌入式系统的优点、发展历史、现状及前景。并针对性地介绍了ARM控制器的概况以及它的应用领域。然后本文针对大滞后对象提出了自抗扰控制器与Smith预估补偿器相结合的设计方案。通过仿真对比了本方案、PID配合Smith预估补偿器及单一的自抗扰控制器的控制效果，表明自抗扰控制器与Smith预估补偿器的结合有效地改善了大滞后对象的控制效果，增强了系统的鲁棒性和抗干扰能力。为验证该控制方案的实际控制效果，我们以PCT-II型过程控制实验装置中的具有大滞后特性的盘管内部的温度为被控对象，以JX44BO开发板作为主要的控制平台设计并完成大滞后控制实验。所以接下来本文介绍了实现这个嵌入式温度大滞后控制系统所涉及到的硬件平台、系统框图以及实验内容。然后本文介绍了嵌入式控制平台的控制界面以及各个主要功能的程序的实现，以及远程客户端程序在以太网通讯方面的程序实现和远程客户端程序的操作界面。最后本文给出了本次实验的参数设置以及最终的实验结果。实验结果表明在实际应用中本文所提出的方案对于大滞后对象具有较好的控制效果。
上传时间： 2013-06-11
上传用户：baitouyu
