作为一个搞物联网应用的，最近才接触到NCS这个概念。有点东西，赶紧记录一下。NCS由通过网络连通的控制环路组成，控制信号和反馈信号会在控制器和本地系统间交换。典型的方块图如下：其中，本地（Plant）信号是通过传感器(Sensor)进行采集的，然后通过模数转换器转换成数字信号，经过网络到达控制器。控制器根据传感器的输出决定控制，将信号通过网络下发到数模转换器变成模拟信号，经过执行器（Actuato
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2023-12-31 22:09:59
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什么是神经网络控制神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。谷歌人工智能写作项目：小发猫什么是神经网络控制技术神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术p
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2024-01-04 11:15:55
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神经网络的设计过程分成四步：准备数据，需要采集大量的数据和标签搭建网络：搭建神经网络结构优化参数：训练网络获取最佳参数（使用反向传播）应用网络：将网络保存为模型，输入新数据，输出分类或预测 结果。 这里使用鸢尾花分类的例子进行讲解神经网络设计过程。下面slide讲解的传统的专家系统通过if case 方法也可以完成鸢尾花分类的问题，但这是一种比较机械的方法，实现中，有经验的专家在有丰富经验之后很容
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2023-10-30 23:32:43
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一.推荐本文不再介绍神经网络的基本概念和推到过程，博主还是会给出推荐：1.MATLAB方面 ——(1)BP神经网络计算原理： （备注： 这篇博客中的BP推到过程中输入的正向传递，反向误差传递写的都挺好） （2）BP公式推导方面：博主：zhiyong_will，3.Python方面——推荐博主：liu_coding，网址： （备注： 当然，也可以完全忽略以上推荐的内容，以上是博主为自己记下的几个还可
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2023-10-03 11:09:41
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标题@基于BP神经网络PID控制+Simulink仿真，例程（传递函数为高阶修改版，MATLAB R2019a亲测可用）
欢迎使用Markdown编辑器%，基于BP神经网络PID控制+Simulink仿真，例程（传递函数为高阶修改版，MATLAB R2019a亲测可用） function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = exppidf(t,x,u,fla
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2023-07-06 18:24:41
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BP神经网络是包含多个隐含层的网络，具备处理线性不可分问题的能力。以往主要是没有适合多层神经网络的学习算法，，所以神经网络的研究一直处于低迷期。 20世纪80年代中期，Rumelhart，McClelland等成立了Parallel Distributed Procession（PDP）小组，提出了著名的误差反向传播算法（Error Back Propagtion，BP）。 BP和径向基网
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2023-10-30 23:28:14
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1、知识点：A、BP神经网络：信号是前向传播，误差是反向传播，BP是算法，它不代表神经网络的结构；B、BP神经网络是有导师学习的神经网络，在训练的时候，需要指定输入和输出，让它知道这个输入对应这个输出，让它清楚每次训练的过程，然后他的神经元的输出和理想值目标有多大的误差，这样才会有误差反向传播这个过程；C、MATLAB里怎么创建神经网络包括设置他的参数：包括训练，包括仿真预测，这个过程需要了解；D
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2023-10-30 23:10:59
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人工智能——智能控制【1】神经网络基本了解（感知非常简单有趣的案例）在经历了古典控制理论和现代控制理论的学习后，转到了智能控制的相关课程学习，但学着学着感觉课堂的内容相对于整个框架体系而言太少太少，所以想着能自己扩展一些，等这阶段对一些底子技巧打好后，就开始出一些机器学习深度学习的文章与大家伙共同学习。本篇博文主要是对神经网络进行一定的感知，不讲太多的原理，重在体验效果，程序均可以跑，跑不出来评论
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2023-08-16 15:45:49
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最近看到杨艺的那篇《基于S函数的BP神经网络PID控制器及simulink仿真》，也想是否能够实现Simulink仿真，早已经做过类似的工作了，并且总结出许多经验和错误，但鉴于在论坛中许多错误没有一个完整的回答，信息都是零零散散，于是我打算把我做的一整套流程记录下来，以免日后忘记，同时也希望可以帮助到一些人。链接1里面是我最早看到的资料，前辈1在MATLA
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2023-10-24 13:06:13
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多层前向BP网络的优点：网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题；网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则，即具有自学习能力；网络具有一定的推广、概括能力。多层前向BP网络的问题：BP算法的学习速度很慢，其原因主要有：由于BP算法本质上为梯度下降法，而它所要优化的目标函数又非常复杂，因
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2023-09-19 06:22:18
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文章目录前言一、简介二、BP神经网络的网络流程1.结构2.流程3.实例4.优缺点总结 前言BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。一、简介BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：是前向传播的，而误差是反向传播的。
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2023-08-14 19:34:27
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BP神经网络方法。人工神经网络是近几年来发展起来的新兴学科，它是一种大规模并行分布处理的非线性系统，适用解决难以用数学模型描述的系统，逼近任何非线性的特性，具有很强的自适应、自学习、联想记忆、高度容错和并行处理能力，使得神经网络理论的应用已经到了各个领域。近年来，人工神经网络在水质分析和评价中的应用越来越广泛，并取得良好效果。在这些应用中，纵观应用于模式识别的神经网络，BP网络是最有效、最活跃
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2023-07-29 11:26:16
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BP神经网络算法原理BP神经网络算法是一种神经网络学习算法[4]，其原理是在梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。其优点在于泛化能力、自学习和自适应能力强，及特别适合于求解内部机制复杂的问题。BP神经网络算法步骤BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是反向传播，从输出层到隐
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2018-11-07 11:46:43
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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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BP-PID神经网络控制器 目录BP-PID神经网络控制器1. 增量式PID2. BP-PID推导3.用于稳定模型的BP-PID仿真4.总结 1. 增量式PIDPID控制器是目前在实际控制系统中使用最多的控制方法，增量式PID通过位置式PID相减得到，不用做累加计算，更加适合于计算机运算。增量式PID表达式为：2. BP-PID推导BP神经网络是比较简单的前馈神经网络，包括正向计算输出结果和反向球
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2023-06-06 14:57:50
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一、偏置的意义最基础的神经元感知器如下: 注意这里的阈值, 它度量了神经元产生正(负)激励的难易程度.也就是说，在上文的模型中, 阈值越大, 产生正激励的难度越大.同时对于偏置需要注意的点是：偏置是不需要正则化的，并且正则化偏置的话会导致欠拟合。我们从意义上去理解话，若对偏置正则化(惩罚)，会导致激活变得更加简单，偏差就会上升，学习的能力就会下降！二、参数初始化在讲初始化前，先简单复习下反向传
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。 发展背景 编辑
在人工神经网络的发展历史上，
感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对
人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用
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2023-09-15 19:39:49
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浅谈控制中神经网络的原理神经网络的原理（以RBF神经网络为例） 神经网络由“权”和“激活函数”组成。神经网络用来将样本逼近期望的函数。如图1所示： 也就是说，假设我拿到了一组数据（分别对应横纵坐标），但我不知道这组数据对应的函数是什么，而我想要得到这个函数，那么我就可以通过神经网络来实现。那么我通过将数据分为横纵坐标导入神经网络中拟合，便可以得到一个相近于实际情况（期望函数）的函数。红色线段表示
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2023-08-11 20:57:35
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神经网络(neural network)是深度学习中一种非常重要的模型，关于神经网络更详细的介绍呢，这里就不介绍了，可以自行搜索了解。文章主要整理了7个神经网络的实战项目，相信对神经网络学习者会有所帮助~该项目最终将基于BP神经网络实现一个手写字符识别系统，系统会在服务器启动时自动读入训练好的神经网络文件，如果文件不存在，则读入数据集开始训练，用户可以通过在html页面上手写数字发送给服务器来得到
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2023-06-08 13:12:11
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1 基本概念BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。前向传播过程中，输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理，到输出层时，如果结果未到达期望要求，则进入反向传播过程，将误差信号原路返回，修改各层权重。2 BP神经网络结构BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层可有多个，其中，输入层和输出层的节点个数是固定的（
原创
2021-03-23 20:00:09
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