神经网络控制simulink仿真,神经网络控制系统仿真

关于神经网络仿真的一些概念问题 40

1、常用的有sigmoid型函数、tansig函数、logsig函数等。采用不同函数，神经网络的运算效果不同。实际问题中，函数的选择是根据试验结果决定的，也就是试出来的。

2、神经网络的拓扑结构无理论依据，也是通过试验试出来的。一般来说三层网络结构可以模拟任意函数，但也有例外。而且，通常网络结构越复杂，神经网络的模拟性能越好，但是过拟合的可能性也越大。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

神经网络在simulink中的实现

A8U神经网络。

1.T=[111;111];目标函数是2维的，说明输出可为2个，所以net=newff(minmax(X),[52],{'tansig','purelin'},'trainlm');你这个程序少了参数设置部分：net.trainParam.epochs=50;=1e-3;还有其他参数可设置。

2.你建好个这个模型是对X=[123;-111;132];T=[111;111];控制的，对你那个模型当然不行，你这个程序连个接口都没有没法用SIMULINK，getsim()这个函数我不了解，你要是仿真可用.M文件编个S-FUNCTION，可用于模型仿真。

学校科研立项，关于神经网络的计算机仿真模拟，诸位大侠有没有好一点的课题，不要太大，适合大二学生

神经网络，是个好东西，居然问到百度上来了，看来百度做的真成功，把各个领域的问题都吸引来了，哈哈。神经网络的是模式识别的一种常用方法，它的数学本质是数据划分。

从数学的层面看并不难，但对于大二的学生确实蛮有些挑战。不知道你们的课题是侧重理论还是应用。

如果侧重理论的话，就找一个简单一些的应用背景，然后在神经网络的结构上下功夫，从基本的BP网络到径向基神经网络在到其他的乱七八糟的网络，你可以根据应用背景适当搭配或变种。

这种理论层面的东西其实很难，但由于国内有做假大空文章的传统，所以理论文章在国内反倒容易做了。如果你真要做点产品出来，我不建议做理论研究，那是真正的数学家的事情。

作为大二的学生，你们立项大约更侧重实际应用，我推荐几个项目给你，这些项目不是我一拍脑袋想起来的，你看过以后就知道了。1、定量预测化工产品。化工生产中一般是N种原料经过反应炉生产出M种产品。

N种原料不同比重的配方生产出的产品种类和数量也各不相同，其生产过程为复杂函数映射，适合用神经网络识别，此项目的难点在于生产数据的搜集，你需要用大量不同配方的投入产出数据做训练。

这个项目做好了，在化工行业有很强的实用价值。2、电子中医产品。需要一个电子脉搏传感器（人民币约300-800元），依据脉搏数据特征诊断病情。

该项目需要与中医合作，对不同病人进行脉搏信号采集，优势是实验成本很低，难点在于人体系统十分复杂，其数学映射的复杂程度远高于化工生产。3、语音识别。用神经网络判别语音的语义。

这个苹果、谷歌和微软很多年前就在做了，也有成熟产品，例如微软可以识别几十种人的声带发出的指令，例如开关机之类，但是做的还不够，最理想的产品是能正常听懂人类的日常用语。

这个实验成本最低，但实验规模并不比电子中医小，你要做比脉诊更多得多的实验。4、数据校正。

根据相互关联的几组数据校正一组有嫌疑的数据，主要用在化工领域，比如生产线上某几个指标如液位A、流量B等等，相互都用复杂的函数关联，相互不独立。

你可以通过常规生产数据用神经网络拟合出大致的映射，然后在某些生产数据出现异常的时候，用神经网络给出这个数据在该工况下的参考值，以辅助检修人员查看。5、逻辑模拟。

用神经网络模拟与非门组合逻辑的功能，机器人系统中大量用到，实验很简单。本项目的好处是不需要设计人员去苦心钻研逻辑系统的设计与搭建，只要建立恰当的神经网络，自动训练出逻辑即可。6、函数曲线、曲面拟合。

这是偏理论一些的项目，主要针对低维函数，这个不需要大量实验，比较简单些，适合对神经网络结构优化的理论研究。神经网络算法是十分有技术前途的算法，祝你申请顺利！

请问matlab控制算法如何在软件中实现？例如控制机械臂的神经网络算法，虽然能在matlab上实现

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BP神经网络是最基本、最常用的神经网络，Matlab有专用函数来建立、训练它，主要就是newff()、train()、sim()这三个函数matlab,神经网络算法,算法,软件,机械BP神经网络是最基本、最常用的神经网络，Matlab有专用函数来建立、训练它，主要就是newff()、train()、sim()这三个函数。

杨智的主要科研项目及科技成果

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1、医学信号处理检测系统的研制与开发，横向项目，20082、复杂动态网络同步及应用的研究，国家自然科学基金（60704045），20073、非严格重复操作的动态系统的学习控制理论研究，国家自然科学基金（60874115），20084、全方位实践驱动的创新型IT人才培养模式，广东省教学成果一等奖，2008年5、医学呼吸信号无线通信处理系统，国家发明专利，20096、2007年指导两个队共六名本科生获全国大学生电子设计竞赛一等奖。

中山大学历史最好成绩，中山大学2008年十大新闻之一。

7、电子信息科学与技术名牌专业建设，广东省财政厅，30万，20068、信息技术资源库建设，中山大学，10万，2005年9、省科技攻关项目，AC95-6全数字自整定温度调节器，省科委鉴定，国内领先，98年获省高校科技进步二等奖。

10、省自然科学基金项目，过程控制计算机中文监控软件，省科委鉴定，国际先进，98年获省计算机应用科技成果二等奖。

11、省科技攻关项目，氧化铝储运综合计算机自控系统，省科委鉴定，国际先进，99年获省科技进步二等奖。已用于冶金行业。12、仿真技术在自动化专业系列课题中的应用，98年省级教学成果一等奖。

13、省自然科学基金项目，神经网络控制方法及应用研究，98年省科委鉴定，国内领先。14、机械工业部科技项目，智能控制器PID参数自整定的研究，98.12，国家机械工业局鉴定，国际先进。

15、新型全自动旋流反冲洗强除污滤水器，99年省科委鉴定，国内领先，已在全国二十多个电厂使用。2000年获市科技进步三等奖。

16、省自然科学基金项目，智能预测自适应控制算法及实现，99年省科委鉴定，国内领先，2000年获省高校科技进步三等奖。

神经网络仿真和预测一样么？ 20

文章中的模拟值应该是你通过仿真进行的预测而得到的数值！而与真实值拟合是为了得到你预测的结果是否准确，预测的误差多大！进行分析！看看得到的结果是不是可行的~仿真就是进行预测的过程！

拟合是为了验证仿真结果~不知道说的够不够清楚！要是不清楚请LZ继续提问！我正好是做预测这一块的~可以好好交流一下。

自适应控制的电路应用以及matlab仿真 30

靠，你们老师真是太牛了，6节课能讲什么啊？实在是学了之后没有怎么用过。感觉如果做模糊控制，或者神经网络的话的应当比较好做仿真的。各种神经网络或者模糊控制的Matlab程序在网上都比较好找的。

给你的提示是首先你得把你所用的电路系统化，就是把电路里的电流电压的时域关系G变换，这就是你要处理的系统了，然后就是你所学的控制理论了.如果做Matlab仿真的话，应当先将系统线性化，在做处理。

我做的RBF神经网络仿真，训练样本的仿真结果很好，检验样本的误差却很大，这是怎么回事？