Matlab基于GA的Bp神经网络优化算法代码实例（带注释），基于GA的BP神经网络优化算法 BP-network BP网络是前向神经网络中最核心的部分，本资源提供算法优化代码

pid控制器设计代码matlab 可靠的倒立摆控制 在这里，作为一个交流项目的一部分，在MATLAB中创建并仿真了许多控制器，例如PID，模糊逻辑和鲁棒控制器以及模糊逻辑控制器。要运行仿真，请首先提取zip文件的所有组件，以查看zip文件的仿真。 PID控制器，查看PID.m代码并在MATLAB中运行以查看控制器的输出。要查看模糊逻辑控制器的仿真，请打开Fuzzy_controller.slx simulink模型，并在simulink中运行仿真以查看控制器的稳定状态。摆锤的角度非常接近垂直方向。 要查看鲁棒模糊逻辑控制器的仿真，请打开Robust_Fuzzy_controller.slx simulink模型，并在simulink中运行仿真，以查看控制器以非常接近垂直方向的角度稳定摆锤。 创建了一份报告，其中详细提到了这些仿真的设计方式，并比较了每个控制器的性能。

jboss是一个基于J2EE的开放源代码的应用服务器。 JBoss代码遵循LGPL许可，可以在任何商业应用中免费使用。JBoss是一个管理EJB的容器和服务器，支持EJB 1.1、EJB 2.0和EJB3的规范。但JBoss核心服务不包括支持servlet/JSP的WEB容器

非自动化-自控原理-第5章PID控制设计方法.ppt

设的0积分，嗯应该是能直接下吧 粒子群优化算法（PSO）和综合粒子群优化算法（CLPSO）MATLAB代码。

资源中包括了仿真： 采用51单片机作为主控芯片，设计pid算法输出PWM驱动继电器吸合来控制电机进行加热操作。以DS18B20作为温度采集芯片，实时显示以及调整反馈温度，实现pid的闭环控制。 pid起作用的设定阈值为设定温度的上下5℃，过温时采用停止加热自然冷却的方式实现。在在到达（目标温度-5摄氏度）前，pid不起作用，电机全速运行加热操作，温度距离目标只有5℃范围内采用pid进行调节，迅速达到目标温度，并实现保温功能。并设计液位检测功能，采用FDC1004作为液位传感器的采集芯片，采集液位传感器的容值大小，除此之外还有液位过低警报以及进水功能。 硬件设计：采用AD设计上述仿真的原理图以及PCB，硬件设计合理可靠，已经过验证。

本文简要介绍了微波加热的原理，分析了微波加热目前国内外的研究现状，具体介绍了模型参考自适应控制（MRAC）的结构和原理，将MRAC运用到微波加热中与传统微波加热系统做了对比实验，仿真结果表明，与传统PID控制微波加热系统相比，应用MRAC的微波加热系统具有更好的跟踪性能和鲁棒性。这表明应用MRAC方法可以消除抖振现象，呈现出良好的跟踪性能，能有效避免超调，并提供快速的稳定时间，这将间接提高微波加热过程的有效性。最后结合我实验室的工业微波炉，对将MRAC同神经网络结合来实现对微波加热时温度的更精确控制作出了展望。

遗传算法的基本步骤如下： 1）在一定编码方案下，随机产生一个初始种群； 2）用相应的解码方法，将编码后的个体转换成问 题空间的决策变量，并求得个体的适应值； 3）按照个体适应值的大小，从种群中选出适应值 较大的一些个体构成交配池； 4）由交叉和变异这两个遗传算子对交配池中的 个体进行操作，并形成新一代的种群； 5）反复执行步骤2-4，直至满足收敛判据为止。 用MATLAB 编写了遗传算法程序，并给出完 整代码，程序在matlabR2009中调试通过。最后，通过 一个实例说明其在函数优化中的应用。

串级控制系统方框图 Gff(s) GC1(S) GC2(S) G02(s) G01(s) F2(s) F1(s) (s) + + - + - 前馈-串级反馈控制方块图 Gf1(s) Gc2(S) Gv(S) + - Gp2(S) Gp1(S) Gm2(S) Gc1(S) Gm1(S) + - u1 u2 r1 y1 y2 c1 c2 f1 f2

主板原备份 支持22NM 测试完好可用