RBF神经网络自适应控制程序详解及Simulink仿真实践：带注释模型文件与结果供学习参考,RBF神经网络自适应控制程序详解及Simulink仿真实践：带注释的第一个模型程序解析,RBF神经网络自适应
RBF神经网络自适应控制程序详解及Simulink仿真实践：带注释模型文件与结果供学习参考,RBF神经网络自适应控制程序详解及Simulink仿真实践：带注释的第一个模型程序解析,RBF神经网络自适应控制程序及simulink仿真
第一个模型程序带注释，注意共两个文件，供学习用，没有说明文档
直接仿真，介意勿拿
只有程序、模型和结果，供学习用
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2025-04-26 16:06:00
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RBF（径向基函数）神经网络自适应控制是一种基于RBF神经网络的控制方法，旨在解决复杂系统中的控制问题，尤其是当系统的数学模型不确定或难以建立时。RBF神经网络通过使用径向基函数作为激活函数，能够对输入数据进行有效的映射，进而学习系统的动态特性并实现自适应控制。
在自适应控制中，RBF神经网络通常用于在线学习系统的动态特性，并调整控制器的参数。该方法的基本步骤包括：
1. **网络结构**：RBF神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。隐藏层使用径向基函数（如高斯函数）作为激活函数，能够对输入信号进行非线性映射。输出层通常用于输出控制信号。
2. **训练过程**：通过系统的实际输入和输出，RBF网络在线调整权重和基函数的参数，以使网络输出与目标控制信号相匹配。自适应控制的核心是根据误差调整网络参数，使得系统的控制性能逐步优化。
3. **自适应调整**：RBF神经网络能够实时调整网络参数，适应环境的变化或模型的不确定性。通过反馈机制，系统能够根据当前误差自动调整控制策略，提高控制系统的鲁棒性和精度。
2025-04-26 15:49:31
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RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真介绍了RBF神经网络的原理和方法，列举了很多的控制例子，并且给出了详细的MATLAB程序代码，按照代码可以复现书中的仿真程序。
2024-06-28 08:46:33
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针对一类非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题，同时考虑移动机器人的运动学和动力学模型，设计运动学控制器和动力学控制器结合的神经网络控制系统．其中动态模型中的不确定性是由神经元控制器进行补偿，由此可保证闭环误差系统最终趋近稳定．采用基于李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论的判稳方法，证明整个闭环控制系统的稳定性．仿真结果表明，该控制方案具有较强的鲁棒性．
2022-12-21 18:56:55
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