一、公式拆解\(PID\)公式展示：\[u(t)=K_p(e(t)+\frac{1}{T_t } ∫_0^te(t)dt+T_D \frac {de(t)}{dt})
\]把\(K_p\)乘进去得：\[u(t)=K_pe(t)+\frac{K_p}{T_t } ∫_0^te(t)dt+K_pT_D \frac {de(t)}{dt}
\]令 \(K_p\)令 \(K_i=\frac{K_p}{
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2023-09-16 09:39:28
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matlab怎么利用神经网络做预测谷歌人工智能写作项目：小发猫如何利用matlab进行神经网络预测matlab带有神经网络工具箱，可直接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子常见的神经网络结构。核心调用语句如下：%数据输入%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(o
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2023-10-31 21:48:32
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最近一个月的时间没有更博，跟随老师出差谈项目了。前段时间学习了电机的智能控制，这次把设计好的基于BP神经网络PID控制器应用于双闭环直流调速系统。双闭环直流调速系统的动态数学模型如下图所示： 外环为转速环，内环为电流环。本次转速调节器采用基于BP神经网络PID控制器，其参数由神经网络自学习调整得到，从而克服系统运行过程中各种不利因素对
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2023-10-05 11:39:25
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文章目录一、简介二、M-P神经元模型三、前向传播及计算过程四、other network architectures五、误差反向传播与计算过程 一、简介神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实的世界物体所作出的交互反应。在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它"兴奋"时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果
使用graph来表示对象之间的复杂关系和依赖关系，然而graph数据的复杂已有的机器学习算法很难处理，所以使用深度学习方法来处理。A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks论文回顾图神经网络（GNN）在文本挖掘和机器学习领域的发展，将GNN划分为递归图神经网络、卷积图神经网络、图自编码和时空图神经网络四类。此外还讨论图神经网络跨各种领
BP神经网络整定PID：传统增量式数字PID控制算法为：现引入三层BP神经网络，网络输入层为： j=1,2,...,M隐含层的输入输出为： i=1,2,...,Q其中，为隐含层加权系数。隐含层是网络的内部信息处理层，负责信息变换。隐含层神经元的活化函数取正负对称的Sigmoid函数：网络输出层的输入和输出为：其中，表示神经网络输出层的三个输出节点，输出层向外界输出信息处理结果
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2023-06-07 10:35:58
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论文名称：Simple Question Answering by Attentive Convolutional Neural Network 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1606.03391.pdf 前置知识：上篇博客我们说了知识图谱是什么，以及要解决什么问题，本篇博客不再复述该部分。 作者Wenpeng Yin的这篇论文主要讲了实体链接网络和关系检测网络的改进机制。
最近在学习基于神经网络的电机智能控制，神经网络与PID有两种结合方式：采用单神经元结构，神经元输入权值一一对应PID的三个参数，神经元的输入值为经过比例、积分和微分处理后的偏差值；另一种是在常规PID控制器的基础上增加一个神经网络，用神经网络在线调节PID的三个参数。 关于神经网络的相关知
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2023-10-13 11:18:27
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有关模糊pid的相关知识就把自己从刚接触到仿真出结果看到的大部分资料总结一下，以及一些自己的ps 以下未说明的都为转载内容 1.转自 在讲解模糊PID前，我们先要了解PID控制器的原理（本文主要介绍模糊PID的运用,对PID控制器的原理不做详细介绍）。PID控制器（比例-积分-微分控制器）是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件，由比例单元P、积分单元I和微分单元D
基于MATLAB的BP神经网络PID控制器设计一、BP神经网络PID控制算法步骤：（1）确定BP神经网络结构，即确定输入层和隐含层的节点个数，选取各层加权系数的初值wij(0)、wli(0),选定学习速率和惯性系数，此时k=1
（2）采样给定和反馈信号，即r(k)和y(k),计算误差e(k)=r(k)-y(k)
（3）确定输入量
（4）根据上述公式，计算各层神经元的输入、输出，神经网络输出层
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2023-08-15 10:04:49
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在工业生产过程中，PID（比例、积分、微分）控制策略应用最为广泛，90%以上的过程控制系统以PID控制为核心算法。PID控制的优点是：结构简单、调整方便、鲁棒性强。
不过，PID控制回路的性能通常会随着运行时间的推移而退化，据统计，生产装置中约60%的PID控制回路存在着不同程度的性能缺陷。若不及时、有效地维护，控制性能下降不仅会影响装置运行的平稳性、产品质量、产品收率和物耗、能耗等，
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2023-10-15 22:47:32
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最近准备数学建模，了解了一下BP神经网络，照着书写了一边代码，算作是搬运工吧，希望可以帮大家节约代码的时间。此外，加上一些个人理解，希望大家可以快速上手BP神经网络，并直接在代码上面进行简单的修改与套用。下面是一道拟合白噪声的正弦样本的数据题。%%%%%%%%%%%%%%%%运用BP网络拟合白噪声的正弦样本数据%%%%%%%%%%%%%%%
clear;
close all;
clc;
%%%%%
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2023-06-17 17:46:52
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# 实现BP神经网络 PID控制算法
## 1. 流程概述
在实现BP神经网络PID控制算法之前，我们首先需要了解整个流程。下面是实现BP神经网络PID控制算法的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 初始化神经网络 |
| 3 | 前向传播 |
| 4 | 反向传播 |
| 5 | 权值更新 |
| 6 | 重复步骤3-5直到收
原创
2023-08-13 05:32:34
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郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ArXiv 2021 Abstract 脉冲神经网络(SNN)与深度神经网络(DNN)相比，处理速度更快、能耗更低、生物可解释性更强，有望接近强人工智能。强化学习类似于生物学中的学习。研究SNN和RL的结合具有重要意义。我们提出了带有STBP的脉冲蒸馏网络(SDN)的强化学习方法。该方法通过蒸馏有效避免了STBP的弱点，在分类
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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摘 要：采用BP神经网络在线调整PID的三个参数，采用GRNN神经网络作为辨识器在线辨识控制输出对控制输入对象变化的灵敏度信息，提高系统的控制精度，进而编制MATLAB程序进行仿真。该算法经仿真测试，结果表明其控制效果良好，鲁棒性强。关键词：BP神经网络 GRNN神经网络 PID1 引言在工业控制中，传统的PID控制至今仍处于主导地位，尤其适用于
# 实现BP神经网络PID的步骤
## 1. 确定问题
在开始实现BP神经网络PID之前，我们首先需要明确问题的需求和目标。例如，我们可能需要实现一个控制系统，使得某个输出变量尽可能地接近一个给定的目标值。
## 2. 收集数据
为了训练BP神经网络PID，我们需要一组数据来进行训练。这些数据应该包括输入和输出变量的值，以及期望的输出变量的值。可以通过实验、模拟或者其他方式来收集这些数据。
原创
2023-09-12 10:50:28
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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
模糊PID控制本文主要由三部分构成：模糊PID控制器的原理，模糊PID控制器C++的实现与测试。一. 模糊PID原理模糊PID控制流程如下图所示，把目标值 Xtarget 与输出值 Xout 的误差 e 与 e 的变化率 de/dt 作为模糊控制器的输入，模糊控制器先对输入进行模糊化处理，接着进行模糊推理，最后把模糊推理的结果进行去模糊处理输出PID控制器的三个参数 kp, ki, kd，从而达到
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2023-11-04 11:23:04
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神经网络自适应PID控制及其应用总结来自重庆大学宋永瑞教授2022暑期校园行学术会议1. 研究背景 目前人工智能的发展为很多领域里的研究提供了可延展性，提供了新的研究问题的思路，无人系统和人工智能正走向深度融合，无人系统里具有核心驱动作用的智能控制算法的研究成为了热点问题。 人工智能的理论深度依赖人工神经网络，而人工神经网络又是人工智能的核心支撑，先进的控制系统实现了可靠的无人系统的底层支撑，当
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2023-08-13 15:05:17
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