MCRGSA------组播路由问题遗传模拟退火算法 ％M-----------遗传算法进化代数 ％N-----------种群规模，取偶数 ％Pm----------变异概率调节参数 ％K-----------同一温度下状态跳转次数 ％t0----------初始温度 ％alpha-------降温系数 ％beta--------浓度均衡系数 ％ROUTES------备选路径集 ％Num---------到各节点的备选路径数目 ％Cost--------费用邻接矩阵 ％Source------源节点标号 ％End---------目的节点标号组成的向量 ％MBR---------各代最优路径编码
上传时间： 2015-07-18
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用于数字PID调节的汇编代码，可供用于单片机中的PID算法的参考
上传时间： 2016-02-05
上传用户：VRMMO
用PID算法闭环控制BANGK3区DAC0832的输出电压，通过设置年想要的输出电压，它通过ADC0804将O832的输出电压读回单片机进行PID自动调节，并经过短时间将DAC0832的输出电压升到设置的电压
上传时间： 2013-12-12
上传用户：windwolf2000
使用软件的实现EQ均衡器算法，可以调节多段EQ
上传时间： 2016-11-12
上传用户：ikemada
此代码可实现最优控制理论中的单纯型寻优算法，可调节参数，并通过曲线查看调节结果。
上传时间： 2017-01-23
上传用户：wpwpwlxwlx
Form1.cs是应用聚类算法DBSCAN (Density-Based Spatical Clustering of Application with Noise)的示例，可以通过两个参数EPS和MinPts调节聚类。 DBSCAN.cs是实现文件，聚类算法的进一步信息请参考“数据挖掘”或者相关书籍 聚类示例数据来自于sxdb.mdb，一个Access数据库
标签： Density-Based Application Clustering Spatical
上传时间： 2017-02-26
上传用户：chens000
PID自动调节直流电机的速度。认为规定直流转多少转，通过PID算法自动控制稳定在规定的转速内！
上传时间： 2017-06-01
上传用户：曹云鹏
采用将BP神经网络的学习算法应用于PID控制中，使BP神经网络与PID控制算法结合起来，通过吸收两者的优势，使系统具有自适应性。这样系统可自动调节控制参数，更好地适应输入变量的变化，提高控制性能和可靠性。本文从BP神经网络的基本构成原理、学习规则和学习算法出发，设计了基于BP神经网络的PID控制器，并对其进行了仿真分析,结果表明，该控制方案可行、有效。
上传时间： 2014-02-27
上传用户：源码3
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
【摘要】在人们生活以及工业生产等诸多领域经常涉及到液位和流量的控制问题，例如居民生活用水的供应，饮料、食品加工，溶液过滤，化工生产等多种行业的生产加工过程，通常需要使用蓄液池， 蓄液池中的液位需要维持合适的高度，既不能太满溢出造成浪费， 也不能过少而无法满足需求。因此液面高度是工业控制过程中一个重要的参数， 特别是在动态的状态下， 采用适合的方法对液位进行检测、控制，能收到很好的效果。PID 控制（比例、积分和微分控制）是目前采用最多的控制方法。【关键词】水箱液位； PID 控制；液位控制； Matlab 仿真一．引言在人们生活以及工业生产等诸多领域经常涉及到液位和流量的控制问题， 例如居民生活用水的供应，饮料、食品加工，溶液过滤，化工生产等多种行业的生产加工过程， 通常需要使用蓄液池， 蓄液池中的液位需要维持合适的高度， 既不能太满溢出造成浪费， 也不能过少而无法满足需求。因此液面高度是工业控制过程中一个重要的参数， 特别是在动态的状态下， 采用适合的方法对液位进行检测、控制，能收到很好的效果。本论文利用PID 算法在matlab 中进行仿真并讲解实物搭接效果， 具体如下：1、利用指导书中推导的模型和实际的参数，建立水箱液位控制系统的数学模型，并进行线性化；2、构成水箱液位闭环无静差系统，并测其动态性能指标和提出改善系统动态性能的方法，使得系统动态性能指标满足σ%≤10%，调节器调节阀水槽测量变送出水阀系数＜0.5 秒，静态误差小于2%；3、通过在matlab 编程中求取合适的反馈变量K,然后与仿真模型结合构成最优控制的水箱液位系统，通过图形分析是否满足系统的性能参数；
标签： pid调节控制系统
上传时间： 2022-06-18
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