谁能告诉我在MATLAB中怎么用遗传算法优化BP神经网络，最好能有个学习视频了工具箱比较麻烦，最好还是编程实现。其实，BP神经网络调用也就一句话：net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')'tansig','purelin'},'traingdm'就是阈值函数，决定你的阈值。神经网络编程到底有多神奇神经网络算法，通过一
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2023-09-11 21:43:38
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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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由于模糊控制是建立在专家经验的基础之上的，但这有很大的局限性，而人工神经网络可以充分逼近任意复杂的时变非线性系统，采用并行分布处理方法，可学习和自适应不确定系统。利用神经网络可以帮助模糊控制器进行学习，模糊逻辑可以帮助神经网络初始化及加快学习过程。
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2022-10-18 17:22:00
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智能控制学科包含的方法各有利弊，在实际应用中，我们应当结合不同的方法，发挥各自的优势，构成高级混合智能控制系统，获得了良好的效果。下面举例介绍几种典型的控制系统和方法。1.专家系统与神经网络专家系统是一个具有专业知识与经验的系统，可以模拟人类专家解决专业领域的问题。神经网络是一种算法模型，可以模仿动物神经网络行为特征进行信息处理。这两种技术以不同的方式获取知识，前者是自顶而下的学习，我们提供给它的
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2024-02-06 21:34:02
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神经网络算法的局限性神经网络算法的局限性是：可以使用均值函数但是这个函数将获取嵌入的平均值，并将其分配为新的嵌入。但是，很容易看出，对于某些不同的图，它们会给出相同的嵌入，所以，均值函数并不是单射的。即使图不同，节点v和v’的平均嵌入聚合（此处嵌入对应于不同的颜色）将给出相同的嵌入。这里真正重要的是，你可以先用某个函数f(x)将每个嵌入映射到一个新的嵌入，然后进行求和，得到一个单射函数。在证明中，
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2023-08-01 15:22:40
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背景我们在 如何利用 C# 对神经网络模型进行抽象？ 中完成了神经网络的抽象结构：三个接口：激活函数、有监督学习、无监督学习三个抽象类：神经元、网络层、网络拓扑我们在 如何利用 C# 实现神经网络的感知器模型？ 中对神经网络的结构进行了扩展，完成了感知器神经网络：实现了三个接口：利用符号函数和阈值函数实现激活函数接口；利用感知器学习规则实现有监督学习接口。覆写了三个抽象类中的抽象方法：用实体类 A
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2023-12-20 21:33:38
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0.前言在学习高斯模糊前我们需要了解几个概念，这样才能帮助我们理解高斯模式是如何实现的。卷积卷积核1.卷积在介绍高斯模糊之前，我们需要了解一个概念叫做“卷积”。它是用来实现高斯模糊的核心算法。卷积大概是做什么事情的呢？用大白话来说就是按比例合成自己和周围像素的颜色值。计算过程大致如下 由于卷积这个概念比较难解释（深度学习中也会用到卷积神经网络），暂且就不解释了，只要了解他
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2023-11-24 02:58:43
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1.遗传算法与神经网络遗传算法在神经网络中的应用主要反映在以下三个方面。（1）神经网络的学习。首先，将遗传算法应用于神经网络的学习，可以对网络的学习规则实现自动化，从而提高学习效率；其次，利用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点，可以提高网络权数的优化速度。（2）神经网络的设计。如何用遗传算法设计一个优质的神经网络结构需要两步：第一步，要解决网络结构的编码问题，目前的编码方法有直接编码法、参数化编
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2023-09-27 20:25:43
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人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法.该算法像人一样，具有一定的学习能力。人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西.该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势，如图像识别 (人脸识别，车牌识别)， 声音识别方面已经有成熟的运用。 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在 (等会也要实现):假设要解决这个问题: 写一个程序， 判断 0, 1, 2, 3 ...
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2023-07-19 12:56:19
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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。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：神经网络伪原创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
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2023-10-07 18:59:12
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现代控制理论的发展1.智能控制(IntelligentControl)智能控制是人工智能和控制的结合物，是一类无需人的干预就能够独立地驱动智能机器，实现其目标的控制。智能控制的注意力并不放在对数学公式的表达、计算和处理上，而放在对任务和模型的描述，符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上。智能控制用于生产过程，让计算机系统模仿专家或熟练操作人员的经验，建立起以知识为基础的广义模型，采
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2023-10-31 21:59:55
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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。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。计算机神经网络控制系统能干嘛？具有模仿人的大脑判断能力和适应能力、可并行处理多种数据功能的神经网络计算机，可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且可同时并行处理实
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2023-08-14 14:28:26
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神经网络控制学习方式学习方式就是基于什么进行学习，而随后讨论的学习规则是，基于此如何进行调整权值的算法有监督的学习 有监督学习也称有导师学习，这种学习需要外界存在一个“导师”，它可以根据自身掌握的一些知识为神经网络提供对输入训练样本的期望响应。期望响应一般代表着神经网络的最优输出结果。当输入作用到网络时，神经网络的期望响应和实际响应相比较，产生误差信号，根据误差信号逐步而又反复地调整网络的权值和
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2023-09-02 07:31:19
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多层网络的学习能力比单层感知机强很多，要训练多层网络，简单的感知机学习规则显然不够，需要更强大的学习算法。误差逆传播（Error BackPropagation）算法就是学习算法中的杰出代表。现实任务中使用神经网络时，大多是使用BP算法进行训练。需要注意的是，BP算法不仅可以用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络。通常说BP网络时，常指利用BP算法训练的多层前馈神经网络。
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2023-01-11 11:19:53
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目录1、PID控制基础2、模糊控制3、模糊PID简介4、模糊自整定PID的理论内容（重点内容）4.1 基本原理4.2 模糊子集及其论域的确定4.3 模糊规则的建立4.4 模糊推理4.5、解模糊化2020 年4月2日 由于浏览数量的增加，这里做了一些增补及修改。有问题请大家指出。1、PID控制基础 PID控制是极其常用的控制方法，主要分为位置式PID和增量式PI
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2023-12-01 21:08:38
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一、前言
想通过此文章够快速理解模糊PID的前提条件是：
已经了解PID控制算法，并且利用该算法控制过一些玩意。
这篇文章是我参考了四篇学位论文之后写下的，如果有错误，恳请各位大佬批评指正，后面我也会提到这几篇论文关于模糊PID的不足（不全面）的地方。
二、传统PID的缺点以及为什么我们要使用模糊PID
使用过PID的同学都知道，PI
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2024-04-08 00:01:30
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PID控制算法的C++实现九 模糊算法简介 在PID控制算法的C++语言实现中，文章已经对模糊PID的实质做了一个简要说明。基本概念和思路进行一下说明，相信有C++语言基础的朋友可以通过这些介绍性的文字自行实现。这篇文章主要说明一下模糊算法的含义和原理。 实际上模糊算法属于智能算法，智能算法也可以叫非模型算法，也就是说，当我们对于系统的模型认识不是很深刻，或者说客
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2023-11-03 09:56:29
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目录写作初衷一、麻雀优化算法简介二、优化流程三、环境需求四、关键模块（以Python为例）1.定义麻雀优化算法（SSA.py）2.待优化的CNN模块（model.py）3.结构定义主函数（main.py）五、结果展示训练过程：保存结果：六、完整项目代码（Matlab+Python） 写作初衷本文主要内容即介绍如何建立一种由麻雀优化算法（sparrow search algorithm,SSA）对
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2023-12-18 09:30:24
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PID控制器学习笔记：模糊PID控制器的实现在现实控制中，被控系统并非是线性时不变的，往往需要动态调整PID的参数，而模糊控制正好能够满足这一需求，所以在接下来的这一节我们将讨论模糊PID控制器的相关问题。模糊PID控制器是将模糊算法与PID控制参数的自整定相结合的一种控制算法。可以说是模糊算法在PID参数整定上的应用。1、模糊算法的原理模糊算法是一种基于智能推理的算法，虽然称之为模糊算法其实并不
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2023-12-11 08:29:14
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神经网络算法原理一共有四种算法及原理，如下所示：1、自适应谐振理论（ART）网络。自适应谐振理论（ART）网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连，该连接沿着正向（自底向上）和反馈（自顶向下）两个方向进行。2、学习矢量量化（LVQ）网络。学习矢量量化（LVQ）网络，它由三层神经元组成，即输入转换层、隐含层和输出层。该网络在输入层与隐含层之间为完全连接，而
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2023-08-30 21:33:13
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