【摘要】華北電力大學(xué)電力市場研究所王雁凌第一章網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)內(nèi)容:第一節(jié)網(wǎng)絡(luò)及其元件的基本概念第二節(jié)基本代數(shù)二端元件第四節(jié)基本代數(shù)多口元件第五節(jié)動態(tài)元件(DynamicElement)第八節(jié)圖論的基本知識第九節(jié)圖的矩陣表示及
2025-05-09 04:46
【摘要】單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)第7章典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2神經(jīng)元模型圖7-1中為神經(jīng)元的內(nèi)部狀態(tài),為閾值,為輸入信號,,為表示從單元到單元的連接權(quán)系數(shù),為外部輸入信號。單神經(jīng)元模型可描述為:iui
2025-01-12 05:19
【摘要】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與應(yīng)用第七章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識7.1生物神經(jīng)元及人工神經(jīng)元的組成7.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型7.2.1人工神經(jīng)元的模型7.2.2常用的激活轉(zhuǎn)移函數(shù)7.2.3MP模型神經(jīng)元
2025-06-01 02:14
【摘要】重點(diǎn):第一章網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)?網(wǎng)絡(luò)及其元件的基本性質(zhì):線性、非線性;時(shí)變、非時(shí)變;因果、非因果;互易、非互易;有源、無源;有損、無損,非能。?網(wǎng)絡(luò)及其元件的基本概念:基本代數(shù)二端元件,高階二端代數(shù)元件,代數(shù)多口元件和動態(tài)元件。?網(wǎng)絡(luò)圖論基礎(chǔ)知識,結(jié)構(gòu)約束:G,
2025-05-06 06:09
【摘要】第一節(jié)從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FromBiologicalNeuralNetworkToArtificialNeuralNetworkWhat’sthis??大腦Brain重量:約1200-1500g體積:約600Cm3神經(jīng)元數(shù):約1011個(gè)大腦的組織結(jié)構(gòu)
2025-08-10 17:07
【摘要】第2章專家控制在傳統(tǒng)控制系統(tǒng)中,系統(tǒng)的運(yùn)行排斥了人的干預(yù),人-機(jī)之間缺乏交互。控制器對被控對象在環(huán)境中的參數(shù)、結(jié)構(gòu)的變化缺乏應(yīng)變能力。傳統(tǒng)控制理論的不足,在于它必須依賴于被控對象嚴(yán)格的數(shù)學(xué)模型,試圖對精確模型來求取最優(yōu)的控制效果。而實(shí)際的被控對象存在著許多難以建模的因素。上世紀(jì)8
2025-01-20 20:54
【摘要】第5章自適應(yīng)模糊控制模糊控制的突出優(yōu)點(diǎn)是能夠比較容易地將人的控制經(jīng)驗(yàn)溶入到控制器中,但若缺乏這樣的控制經(jīng)驗(yàn),很難設(shè)計(jì)出高水平的模糊控制器。而且,由于模糊控制器采用了IF-THRN控制規(guī)則,不便于控制參數(shù)的學(xué)習(xí)和調(diào)整,使得構(gòu)造具有自適應(yīng)的模糊控制器較困難。自適應(yīng)模糊控制是指具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法的模糊邏輯系統(tǒng),其學(xué)習(xí)算法是依靠數(shù)據(jù)信息來
2025-02-05 06:12
【摘要】第五章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制前向網(wǎng)絡(luò)及其算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理及結(jié)構(gòu)反饋網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和結(jié)構(gòu)神經(jīng)元是由細(xì)胞體、樹突和軸突組成圖生物神經(jīng)元模型神經(jīng)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)與功能1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對生物神經(jīng)元的一種模擬和簡化,是
【摘要】第三章第三章模糊控制的理論基礎(chǔ)模糊控制的理論基礎(chǔ)第一節(jié)第一節(jié)??概述概述一、模糊控制的提出一、模糊控制的提出??????以往的各種傳統(tǒng)控制方法均是建立在被控對象以往的各種傳統(tǒng)控制方法均是建立在被控對象精確數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上的,然而,隨著系統(tǒng)復(fù)雜程度精確數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上的,然而,隨著系統(tǒng)復(fù)雜程度的
【摘要】ArtificialIntelligencePrinciplesandApplications第13章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制教材:王萬良,現(xiàn)代控制工程,高等教育出版社,20222第13章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork,簡稱ANN)有著很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)功能和對非線性系統(tǒng)映射能
2025-06-03 01:50
【摘要】第三章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制及應(yīng)用2022/6/231人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定義人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)由許多簡單的并行工作的處理單元組成的系統(tǒng),其功能取決于網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、連接強(qiáng)度以及各單元的處理方式。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能的信息處理系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由多個(gè)非常簡單的處理單元彼此按某種方式相互連
2025-06-01 18:04
【摘要】2022/6/231第八章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具庫介紹2022/6/232前面兒章介紹了MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的各種函數(shù),這些函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真程序設(shè)計(jì)的基礎(chǔ),可以給用戶以充分的開發(fā)空間.按照自己的構(gòu)想設(shè)計(jì)各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但對于程序設(shè)計(jì)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)不是很熟悉的用戶來說,要快捷、方便、正確地設(shè)計(jì)一
2025-06-03 01:53
【摘要】1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制圖一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖一、方案一2)()(1kekx?)1()()()(2?????kekekekx)2()1(2)()()(23???????kekekekekx)()()(kykrke????控制的結(jié)構(gòu)。具有增量加權(quán)和。由此可見,為輸入信號的為權(quán)系數(shù),式中的輸出
2024-08-20 11:15
【摘要】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型與控制?引言?前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型?動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制?小結(jié)第一節(jié)引言模糊控制解決了人類語言的描述和推理問題,為模擬人腦的感知推理等智能行為邁了一大步。但是在數(shù)據(jù)處理、自學(xué)習(xí)能力方面還有很大的差距。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬人腦細(xì)胞的分
2025-01-11 15:34
【摘要】第二章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)本章簡單地介紹生物神經(jīng)元、神經(jīng)元模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其學(xué)習(xí)算法。2第二章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)§生物神經(jīng)元模型§人工神經(jīng)元模型§網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)類型§人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型§神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)§小結(jié)3&
2025-01-11 15:31