本文主要介绍各种PID控制算法的调节器在温度控制中控制特性、功能及主要应用场合，对大家合理选用用于温度控制提供方向。对于温度控制算法包括常规PID、模糊控制、神经网络、Fuzzy_PID、神经网络PID、模糊神经网络、遗传PID及广义预测等算法。常规PID控制易于建立线性温度控制系统被控对象模型；模糊控制基于规则库，并以绝对或增量形式给出控制决策；神经网络控制采用数理模型模拟生物神经细胞结构，并用
转载
2023-12-25 10:37:26
639阅读
谷歌deepmind科学家P
原创
2023-05-17 15:02:06
68阅读
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）Matlab简单实现前言简单了解反向传播（Backwarod Propagation）机制（链式法则）实例分析前向传播（FeedForward Propagation）反向传播（Backward Propagation）/ 误差逆传播（一）：求解损失/误差相对于每个神经元的梯度（二）：求解损失/误差相对于每个权值的梯度
转载
2024-01-24 11:22:45
178阅读
本文转载自大数据文摘，禁二次转载用tensorflow，pytorch这类深度学习库来写一个神经网络早就不稀奇了。可是，你知道怎么用python和numpy来优雅地搭一个神经网络嘛？现如今，有多种深度学习框架可供选择，他们带有自动微分、基于图的优化计算和硬件加速等各种重要特性。对人们而言，似乎享受这些重要特性带来的便利已经是理所当然的事儿了。但其实，瞧一瞧隐藏在这些特性下的东西，能更好的帮助你理解
转载
2023-09-21 23:30:15
50阅读
深度学习基本概念 一、实验介绍 1.1 实验内容深度学习并没有你想象的那么难，本课程将会一边讲解深度学习中的基本理论，一边通过动手使用python实现一个简单的深度神经网络去验证这些理论，让你从原理上真正入门深度学习。深度学习中的一些最基本的概念，本次实验很重要，理解这些概念是继续深入学习的基础。 1.2 实验知识点如何让机器“学习”神经网络的概念有监督与无监督学习的区别回归与分类的区别损失函数
转载
2023-08-29 10:11:31
19阅读
Python 深度学习-神经网络入门第一次写博客，也是刚刚接触神经网络的小白，所以想将自己的学习到的一点点知识分享给大家，同时也可以加深对神经网络的理解详细信息语言:python 框架：Keras IDE：jupyter notebook 处理问题：电影评论分类（二分类）、新闻主题分类（多分类）、预测房价（回归问题）一、 电影评论分类（二分类）： 本节使用IMDB数据集，它包含来自互联网电影数据库
转载
2023-10-16 00:24:22
285阅读
@目录系列文章项目简介一、粒子群算法（PSO）简介二、项目展示二、环境需求环境安装实例三、重要功能模块介绍1.数据预处理模块（data_create.py）2.定义粒子群优化算法（n_PSO.py）3.定义被优化CNN模型4.使用PSO优化CNN初始化学习率（ModelTrain.py）5.模型分类预测四、完整代码地址项目简介本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于：粒子群优化算法(PSO：
转载
2023-09-08 17:27:16
138阅读
临近春节没啥事做，突然想起前两年未完成的模糊神经网络，当时是学了一段时间，但是到最后矩阵求偏导那块始终不对，最后也不了了之了，趁最近有空，想重新回顾回顾，看看会不会产生新的想法。经过不断尝试后，竟然达到了想要的效果，所以简要记录一下留个笔记。以下内容只讲干货，不玩虚的。0 引言 模糊神经网络结合了模糊控制与神经网络两者的优点，不仅具备对非线性、时变、模型不完全系统的控制，同时还具备很好的自学
转载
2023-09-08 14:44:44
276阅读
浅层神经网络模型python实现 文章目录浅层神经网络模型python实现注：1.准备工作导入需要的包testCases.pyplanar_utils.py导入数据集可视化数据集2. 采用逻辑回归模型分类（可选）3. 采用神经网络模型获取每层size初始化参数前向传播计算函数代价反向传播合成模型预测函数测试模型计算正确率尝试不同layer size（可选）尝试其他数据集 注：数据集及详细讲解请查找
转载
2023-10-19 12:41:04
40阅读
本发明涉及模糊神经网络BP训练过程中的步长优化方法，属于优化算法领域。背景技术：模糊神经网络是模糊系统同神经网络相结合的产物，作为模糊系统，能够很好地描述不确定信 息或定性的知识，能充分利用已有的知识来设计系统结构和配置初始值，且现在已能直接从检测数据中提 取模糊规则来初始化参数；作为神经网络，能利用BP算法进行自学习，并已证明能以很好的精度逼近期 望的模型。因此被广泛应用于智能控制与软测量建模等
转载
2023-08-23 12:16:10
293阅读
上一次我们讲了M-P模型，它实际上就是对单个神经元的一种建模，还不足以模拟人脑神经系统的功能。由这些人工神经元构建出来的网络，才能够具有学习、联想、记忆和模式识别的能力。BP网络就是一种简单的人工神经网络。我们的第二话就从BP神经网络开始漫谈吧。BP的来源“时势造英雄”，一个伟大的人物的登场总是建立在历史的需求之下，所以我们剖析一个人，得先看看他的出身时代。同样的道理，在讲BP网络
转载
2024-05-22 20:57:35
21阅读
因为项目需要用到模糊神经网络，介绍一下BP模糊神经网络的结构，模型学习方法吧。前言简单介绍模糊神经网络的由来。 模糊理论创始人Zaden教授在介绍模糊理论时曾经举过一个停车的例子，即便是一个新手在练习几次后也可以轻易地把一辆车停在两辆车之间，而利用擅长求精确值的计算机却要建立一个大费周折的模型。在实际生产
转载
2023-08-16 05:23:29
166阅读
自适应模糊神经推理系统 人工神经网络有较强的自学习和自适应能力，但它类似一个黑箱，缺少透明度，不能很好地表达人脑的推理功能，而模糊系统本身没有自适应能力，限制了其应用。 自适应模糊神经推理系统(Adaptive Neuro-FuzzyInference System)也称为基于网络的自适应模糊推理系统(Adaptive Network-based
转载
2023-11-02 11:30:38
237阅读
第四章 计算智能(1)
教学内容：本章讨论计算智能所涉及的领域和范围，计算智能的含义及它与传统的人工智能的区别。介绍人工神经网络的由来、特性、结构、模型和算法；神经网络的表示和推理。简要地介绍模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。 教学重点：计算智能；人工神经网络的结构、模型和算法，以及表示和推理。 教学难点：人工神经网络的结构、算法和推理；模糊数学的运算
展开全部用matlabR2014a软件，可以进行BP模糊神经网络预测。现以32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333363373130人口预测为例说明其实现过程：% 清空环境变量clc,clf,close all% x为原始序列t=1990:2009; %年份x=[11 28 30 42 44 56 49 60 50 63 56
转载
2023-07-30 16:40:33
90阅读
# 实现模糊神经网络的Python代码
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现模糊神经网络。作为一名经验丰富的开发者，我将为你提供详细的步骤和代码示例，帮助你理解并实现模糊神经网络。
## 模糊神经网络流程概览
在开始编写代码之前，先让我们了解一下模糊神经网络的实现流程。下面是一个简单的表格，展示了实现模糊神经网络的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2024-01-29 10:15:55
419阅读
一、为什么不能用非线性函数假如我们的神经网络的所有激活函数都是线性的函数，我们不妨想这么一个问题既然两个线性的函数是可以复合的，所以一个只由线性函数构成的神经网络的所有函数能不能复合成一个函数呢？显然是可以的，线性函数直接是可以自己复合成一个新的线性函数的，因此，我们如果只采用线性函数，就会发现一个有趣的结论：一个神经网络可以退化成一个独立的神经元这个结论来源于线性函数的复合。基于这个有趣的结论，
转载
2024-04-18 21:17:03
15阅读
111111111
原创
2021-08-24 14:56:31
170阅读
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
转载
2023-11-04 11:23:04
2877阅读
2008.10 (下旬刊) 一、引言 目前，模糊推理系统已经成功应用于自动控制、数据分类、决策分析、专家系统及计算机视觉系统之中。Mamdani 型的模糊推理方法是常见的模糊算法。模糊推理的本质就是将一个给定输入空间通过模糊逻辑的方法映射到一个特定的输出空间的计算过程。 在工程应用中，往往期待推理输出的是一个确定的控制量或其他具体数值，而应用 Mamdani 型的模糊推理系统，将多条模糊规则合成后
转载
2024-01-17 12:01:37
146阅读
