最近在学 MPC（模型预测控制） ，看到b站一个视频讲解得挺好的：
MPC专题(一)＿基于模型预测的并网变流器控制策略 本篇博客将参考视频给出Simulink仿真过程。 文章目录1.模型预测控制2.有限控制集模型预测控制3.三相两电平并网逆变器4.三相两电平并网逆变器模型预测电流控制5.Simulink仿真整体电路图：仿真细节：Matlab Function:仿真结果：6.资源下载7.后续参
观察SIMULINK模型波形展示时需要更改周期参数和自适应以全局浏览数据。
MATLAB基本使用及SIMULINK建模仿真实验这是我总结的操作方法：1 ) M脚本文件的编写1、新建M-file；2、输入指令；3、保存（注意：保存路径需要与工作路径一致） 2 )在SIMULINK中创建系统模型的步骤1、新建一个空白的 模型窗口。2、在
# Matlab导入神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接和信息传递的数学模型。在机器学习和人工智能领域，神经网络被广泛应用于数据分类、图像识别等任务中。而Matlab是一种强大的数学计算软件，它提供了丰富的工具和函数来支持神经网络的建模和训练。本文将介绍如何在Matlab中导入神经网络，并通过一个简单的示例来展示其用法。
## 导入神经网络工具箱
在开始之前，你需要确保你已经安
原创
2023-09-03 18:24:22
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本篇文章主要介绍matlab deep learning工具箱中的一些函数及用法，并尝试使用matlab工具搭建一个多层感知器来解决XOR问题。 首先是对matlab工具箱中函数的介绍：newp函数 newp函数可以根据提供的信息自动生
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2023-09-01 22:53:42
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在深度学习领域，很多成功的案例可以归因于增量学习技术。增量学习有两个优点。首先，通过增量学习，我们不需要将大量数据加载到内存中。对于每次训练迭代，我们只需要加载相应的数据，就可以大大提高系统效率。此外，增量学习可以帮助我们减少训练时间。对于传统的机器学习算法，如果有任何新数据传入，我们需要重新训练我们的模型。但是，就神经网络而言，我们仅需要基于预训练的参数执行几次增量学习迭代，即可显着减少学习时间
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2023-09-14 18:35:58
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## MATLAB以矩阵输入神经网络
神经网络是一种模仿人脑神经元网络系统的人工智能技术。在神经网络中，通常会有多个输入和输出，以及隐藏层的神经元节点。在MATLAB中，我们可以使用矩阵的方式来输入神经网络，这种方式更加简洁和高效。
### 什么是神经网络？
神经网络是一种模拟人类神经系统结构和功能的计算模型。它由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点之间通过连接来传递信息。神经网络可以用
# 如何实现“matlab神经网络模型导入simulink”
## 介绍
在Matlab中，我们可以使用神经网络工具箱来构建和训练神经网络模型。而Simulink是一个强大的可视化仿真工具，用于模拟和验证各种系统的行为。本文将指导你如何将Matlab中训练好的神经网络模型导入到Simulink中，以便对其进行更详细的仿真和分析。
## 整体流程
下面是整个导入过程的流程图：
```mer
PID是什么PID：基于误差来消除误差的控制策略,就是“比例P（proportional）+积分I（integral）+微分D（derivative）”，是一种常见的“保持稳定”控制算法。PID表达式：比例P（proportional）+积分I（integral）+微分D（derivative） 现在——过去——将来实例 使用比例控制（P） r：希望输出 x：实际输
何为人工神经网络人工神经网络是模拟人脑的神经网络，用以实现人工智能的机器学习技术。我们知道，人脑可以说是世界上最复杂最精妙的系统之一，它由千亿计的神经元细胞组成。各个神经细胞相互链接，彼此之间传递电信号。从而造就了人类高于其他物种的思维能力。科学家受到人脑神经元的启发从而提出了人工神经网络的设想，使得人工智能的实现不再遥不可及。生物神经元关键部件： 树突 & 胞体 & 轴突单个神经
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2023-08-23 11:23:50
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基于胡寿松主编的《自动控制原理》(第七版)附录的控制系统简单教程，快速了解在控制理论的应用，下载链接: MATLAB辅助分析与设计方法基础.9.Simulink建模与仿真9.1 综合运用：延迟系统的仿真： 设系统如下图所示，绘制该系统的单位阶跃响应曲线。解：1.MATLAB交互命令行中输入：simulink打开仿真环境；
2.单击"Blank Model"新建模型；
3.打开"Library Br
文章目录1、Simulink中PID模块的介绍1.1、控制器类型选择1.2、PID控制器格式1.3、时域选择1.4、PID的饱和输出限制2 、自建PID模块 1、Simulink中PID模块的介绍首先，找到PID模块，双击打开模块的参数设置，如下：下面介绍几种常用功能的参数设置。1.1、控制器类型选择可以看到Controller：可以选择PI、PD和PID控制等。1.2、PID控制器格式Form
## 多输入神经网络：多元数据处理的利器
多输入神经网络是一种神经网络模型，可以同时处理多种不同类型的输入数据。这种模型在处理复杂任务时非常有用，例如文本分类、图像标签、自然语言处理等。多输入神经网络可以接受不同特征的输入，并将它们整合在一起进行训练和预测，从而提高模型的准确性和泛化能力。
### 什么是多输入神经网络？
多输入神经网络由多个输入层组成，每个输入层对应一种类型的数据特征。这些
目录1.算法仿真效果2.MATLAB核心程序3.算法涉及理论知识概要4.完整MATLAB1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.MATLAB核心程序3.算法涉及理论知识概要 A419Simulink是美国Mathworks公司推出的MATLAB中的一种可视化仿真工具。Simulink是一个模块图环境，用于多域仿真以及基于模型的设计
如何调用MATLAB训练神经网络生成的网络进行预测问题引出知识准备代码注解总结 问题引出如何存储和调用已经训练好的神经网络。 本人前几天在智能控制学习的过程中也遇到了这样的问题，翻阅书本只有对网络直接调用，而没有保存训练结果比较好的网络进行数据的预测，然后进行网上查阅在论坛中看了大家的回复，虽然都提到了关键的两个函数“save”和“load”，但或多或少都简洁了些，让人摸不着头脑（当然也可能是本
Simulink 是 MATLAB 很强大的功能组件，广泛用于系统建模、仿真和分析。下面分享给大家MATLAB使用Simulink 进行建模与仿真方法、步骤，希望能够帮助大家。1 工具/原料电脑MATLAB及Simulink 组件MATLAB使用Simulink 进行建模与仿真2 方法/步骤1第一步：启动simulink我们打开MATLAB软件，然后在命令窗口中输入simulink或点击左上角的【
# 如何实现“MATLAB 神经网络封装simulink函数模块”
## 引言
在MATLAB中，我们可以使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）来搭建和训练神经网络模型。然而，有时候我们需要将这些模型整合到Simulink中，以便进行更复杂的系统级建模和仿真。本文将介绍如何将MATLAB中的神经网络模型封装为一个Simulink函数模块。
## 整体流程
下面是实现
第十一章 人工神经网络建模(Artificial Neuron Nets) 一、引例 问：如果抓到三只新的蚊子，它们的触角长和翼长分别为(l.24,1.80); (l.28，1.84)；(1.40，2.04)．问它们应分别属于哪一个种类？ 思路：作一直线将两类飞蠓分开 分类结果：(1.24，1.80)，(1.28，1.84)属于Af类；(1.40，2.04)属于 Apf类． ?缺陷：根据什么原则确
actor从agent中提取actor信息actor = getActor(agent)得到如下内容：>> actor = getActor(agent)
actor =
rlDeterministicActorRepresentation with properties: ActionInfo: [1×1 rl.util.rlNumericSpec]
目录一、背景二、工具三、实例3.1 建立被控对象模型3.2 搭建SIMULINK模型3.3 编写.m文件（已经注释了）3.4 运行.m文件，会自动运行.mdl文件，可以查看结果3.5 同时运行2个以上控制器PS：需要源程序的在评论区留下邮箱和MATLAB版本号一、背景 要用模型预测控制（MPC）做
本文主要解决的是利用Matlab中的Simulink工具对PID进行仿真，用一张图对PID的概念简单做一下介绍，有兴趣的朋友可以自行了解。PID分别指偏差的比例（P）、积分（I）、微分（D）,是一种应用广泛的自动控制器。1. 实验目的1.掌握仿真系统参数设置及子系统封装技术 2.分析PID调节器各参数对系统性能的影响2. 实验步骤2.1 搭建仿真图(1) 建立新的simulink模块编辑界面，画出
