神经网络控制算法,神经网络算法简介

神经网络控制算法,神经网络算法简介

%% 基于PID神经网络的系统控制算法%% 清空环境变量clc clear %% 网络结构初始化rate1=0.006;rate2=0.001; %学习率K=3; y_1=zeros(3,1);y_2=y_1; %输出值u_1=zeros(3,1);u_2=u_摘要：在传统机械手臂动态控制基础上，将RBF神经网络与模糊逻辑控制相结合，提出一种新的智能控制方法———RBF模糊神经网络控制方法。该方法使用两个子网络分别对关节1和关节2实施

神经网络是所谓深度学习的一个基础，也是必备的知识点，他是以人脑中的神经网络作为启发，最著名的算法就是backpropagation算法，这里就简单的整理一下神经网络相关参数，和计算方法。而神经网络控制相比较经典的控制算法，其优势在于：该方法具有很强的逼近非线性函数的能力，即非线性映射能力，神经网络用于控制正是利用这个独特的优点。总结起来，神经网络优越性在于：

神经网络算法1. The neural-network algorithm for solving the singular linear systems is traversed. 详细研究了求解病态线性方程组AX=b的神经网络算法，提出并证明了神A Tour of Reinforcement Learning: The View from Continuous Control 另外还有个好玩的博客：arg min

本处用一个多层前向神经网络，采用反向传播算法，依据控制要XX 时输出Kp、Ki、Kd,依次作为PID 控制器的实时参数，代替传统PID 参数靠经验的人工整定和工程整定，以达到对大(1)使学生掌握经典控制理论、智能控制理论的基本概念与实验原理，掌握时域和频域中常用的计算方法与分析方法。2)使学生理论联系实际，通过MATLAB编程，进行实验算法的设计，独