内容提供者
基于动态神经网络的非线性动态系统辨识.pptx
2024-10-02
20金币
1.1MB
30页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共30页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于动态神经网络的非线性动态系统辨识.pptx
汇报人：目录PARTONEPARTTWO研究背景研究意义研究目的PARTTHREE神经网络基础动态神经网络模型动态神经网络训练方法PARTFOUR非线性系统辨识基础基于神经网络的非线性系统辨识动态神经网络在非线性系统辨识中的应用PARTFIVE数据预处理模型训练与优化模型评估与比较实际应用案例PARTSIX实验结果展示结果分析结果讨论与改进方向未来工作展望PARTSEVEN研究结论总结研究成果与创新点对指导老师和同学们的致谢THANKYOU
2024-10-02
20
1.1MB
基于神经网络的迟滞非线性动态系统辨识与控制的研究的任务书.docx
基于神经网络的迟滞非线性动态系统辨识与控制的研究的任务书任务书题目：基于神经网络的迟滞非线性动态系统辨识与控制研究目的：本研究旨在探索应用神经网络对迟滞非线性动态系统进行辨识与控制的方法，使其能在实际应用中发挥更好的效果。通过对系统的辨识和控制，提高系统的稳定性、控制精度和系统性能，开展本领域的基础理论与应用研究，推动我国相关领域的发展。研究内容：1.迟滞非线性动态系统的数学建模根据所选系统的特性，进行数学建模，包括系统的输入、输出和状态方程的确定。2.迟滞非线性动态系统的辨识在训练神经网络之前，需要收集
2024-09-28
5
10KB
【推荐下载】非线性动态系统模型与辨识.pdf
2024-06-07
8
4MB
【推荐下载】非线性动态系统模型与辨识.pdf
2024-06-29
10
4MB
基于动态递归模糊神经网络的轧机辊缝动态辨识.docx
基于动态递归模糊神经网络的轧机辊缝动态辨识摘要：针对轧机辊缝在轧制过程中产生的动态变化及其对轧制过程造成的影响问题，本文提出了一种基于动态递归模糊神经网络的轧机辊缝动态辨识方法。首先，通过分析轧机辊缝的运动学和动力学特性，提取了辊缝的轨迹和速度特征，并建立了辊缝运动模型。然后，利用递归算法设计了递归模糊神经网络的结构，并采用优化算法对神经网络进行训练。实验结果表明，本文提出的方法能够准确地识别轧机辊缝的动态变化，并且对轧机轧制过程的优化具有一定的实用价值。关键词：轧机辊缝；递归模糊神经网络；辨识；动态变化
2024-11-14
5
10KB