PID神经元网络控制多变量耦合系统案例研究

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pid神经网络
神经网络pid
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资源摘要信息:"在本资源中，我们主要关注的是PID神经网络在多变量耦合系统中的应用。首先，我们需要了解什么是PID神经网络。PID神经网络是一种结合了传统PID控制理论和神经网络技术的新型控制策略。它通过神经网络的学习和调整，使PID控制器能够自动调整其参数，以适应复杂系统的动态变化。 在实际应用中，我们经常会遇到多变量耦合系统，也就是系统中的各个变量之间存在着复杂的相互影响和制约关系。对于这类系统，传统的PID控制方法往往难以达到理想的控制效果。而PID神经网络通过模拟人的大脑神经元结构，可以有效地处理这类复杂的多变量耦合问题。 在本次资源中，我们将详细介绍如何利用PID神经网络来实现对多变量耦合系统的控制。我们将深入探讨PID神经网络的理论基础，以及如何将其应用于实际的控制系统设计中。此外，我们还将通过具体案例，展示PID神经网络在实际应用中的强大功能和优势。 具体到文件“MPIDDLX.zip”中的“PID神经网络_神经元耦合_神经网络 控制_神经网络PID”这一部分，它将重点介绍PID神经网络中神经元之间的耦合关系，以及如何通过神经网络的结构和学习算法来实现对这些耦合关系的有效控制。同时，该部分还将探讨如何将PID神经网络应用于复杂系统，特别是如何通过神经网络来优化PID控制器的性能。 在标签中提到的“pid神经网络 神经元耦合 神经网络_控制 神经网络pid”，这些词汇都是对资源主题的高度概括。标签不仅覆盖了资源的主要内容，也指出了资源的核心技术点。通过对这些关键词的理解，我们可以进一步挖掘资源的深度和广度。 最后，关于“压缩包子文件的文件名称列表”中提到的“案例6”，我们可以推断，这是一个实际应用的案例，用于展示PID神经网络在解决特定多变量耦合问题上的应用效果。通过分析和学习这些案例，我们可以更好地理解PID神经网络的实际应用情况，以及在面对具体问题时如何进行有效控制。 总的来说，这份资源为我们提供了一个全面的视角，让我们能够深入理解PID神经网络的工作原理、实现方式以及在多变量耦合系统中的应用。通过学习这份资源，我们可以掌握一种新的，更为智能化的控制系统设计方法，从而在未来的工程实践中解决更加复杂和具有挑战性的问题。"

PID.zip_神经元pid_神经网络PID_神经网络解耦_解耦 神经网络

2022-07-14 上传
标题中的“PID.zip_神经元pid_神经网络PID_神经网络解耦_解耦 神经网络”表明这是一个关于PID控制器与神经网络结合应用于解耦控制的项目压缩包。这个压缩包包含了针对多变量系统控制的案例，特别是利用神经元PID...

PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制.zip_is57w_matlab_控制_神经元网络_神经网络 控制

2022-09-23 上传
标题中的“PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制”是指在多变量系统中应用PID（比例-积分-微分）控制器与神经元网络相结合的解耦控制策略。这种控制方法旨在解决多输入多输出（MIMO）系统的复杂控制问题，其中...

cstr.zip_cstr.m_cstr_cstr model_stirred reactor_tank reactor

2023-12-07 上传
cstr.zip_cstr.m_cstr_cstr model_stirred reactor_tank reactor 是一种混合反应器，通常用于化工生产中。它采用连续流程，将反应物在反应器中充分混合，并控制反应的速率和产物的产量。该反应器通常由一个搅拌器和...

filtersythesis.zip_carmon_filtersythesis_gave86z_广义切比雪夫_耦合矩阵

2023-05-15 上传
filter synthesis.zip_carmon_filter synthesis_gave86z_广义切比雪夫_耦合矩阵是一个数字信号处理的算法。这个算法的主要目的是通过广义切比雪夫函数来设计出一系列数字滤波器。这些数字滤波器的特点是其通带和阻带...

def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

2023-05-14 上传
# 定义一个类，表示 Critic 网络 class CriticNetwork(object): def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): # 初始化 Critic 网络的一些参数 self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate...

bp神经网络.zip_bp神经网络_bp数据集_人工智能_神经网络_训练集

2023-05-15 上传
bp神经网络.zip是一种常用的神经网络算法，它的全称是反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network），可以用于处理分类、回归和模式识别等任务。bp神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，通过调节...

eeprom.x.zip_dspic30f4011_eeprom.x_dspic

2023-05-15 上传
eeprom.x.zip是一个文件压缩包，其中包含了dspic30f4011芯片的eeprom.x文件。该文件用于描述该芯片的EEPROM（电可擦除可编程只读存储器）的布局和映射关系。eeprom.x_dspic则是这个文件的具体实现，它是用符号链接...

给以下代码写注释，要求每行写一句：class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传
这是一个类的定义，类名为CosineAnnealingWarmbootingLR。 def __init__(self, optimizer, T_max, T_mult=1, eta_min=0, last_epoch=-1): 这是类的初始化函数，接受optimizer、T_max、T_mult、eta_min和last_...

优化 这段代码 def cron(self) -> None: """定时器方法""" logging.info("进入执行定时重启的定时器方法") try: jobs = BlockingScheduler() for enable, shell, host, username, passwd, aliasname, port in zip(self.yml_enable, self.yml_shell, self.yml_ssh_host, self.yml_ssh_username, self.yml_ssh_passwd, self.yml_aliasname, self.yml_ssh_port): if enable: jobs.add_job(ssh_client, CronTrigger.from_crontab(yml()['restart-cron'], timezone='PRC'), kwargs={ 'ip': host, 'username': username, 'password': passwd, 'command': shell, 'aliasname': aliasname, 'port': port }) jobs.start() except Exception as e: logging.error("apscheduler定时器方法执行报错%s\n详细：%s" % (e, traceback.format_exc()))

2023-05-25 上传
另外，每次循环中都需要获取 6 个变量，可以考虑使用 zip() 函数将它们打包成元组，然后一次性解包。 重构后的代码如下： ``` def cron(self) -> None: """定时器方法""" logging.info("进入执行定时重启的...

self.remaining_tasks = {task_type: count for task_type, count in zip\ (self.task_types, self.task_loads)}

2023-06-03 上传
`zip()` 函数将这两个列表打包成元组的列表，然后通过字典推导式将其转换为字典，其中每个任务类型对应着它的初始数量。最终，生成的字典被赋值给 `self.remaining_tasks` 属性。这样一来，`self.remaining_tasks` ...
周楷雯
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