10.1 遗传算法的基本原理 10.2 遗传算法的特点 10.3 遗传算法的发展及应用 10.4 遗传算法的优化设计 10.5 遗传算法求函数极值 10.6 基于遗传算法优化的RBF网络逼近 10.7 基于遗传算法的伺服系统静态摩擦参数辨识 10.8 基于遗传算法的TSP问题优化

9.1 概述 9.2 神经网络控制结构 9.3 单神经元网络控制 9.4 RBF网络监督控制 9.5 RBF网络自校正控制 9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制 9.7 一种简单的RBF网络自适应控制 9.8 基于不确定逼近的RBF网络自适应控制 9.9 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 9.10 神经网络数字控制

针对一般矢量控制系统存在的动、静态转矩电流与磁场电流的耦合问题,在分析磁场定向偏差对系统性能影响的基础上,首次引入自适应逆控制策略的控制方案,并分析了方案的控制特点.理论分析及仿真实验表明,该控制策略可以有效地解决一般矢量控制系统存在的转矩与磁场耦合对系统性能造成的影响,提高系统动、静态性能

系统设计：芯片的功能、尺寸、外部接口、 性能、速度、成本等； 功能设计：系统功能块分割、功能框图 信号流程图、状态转换图等 逻辑设计：各功能块的逻辑表达、逻辑电路图等 功能仿真：不考虑电路连线延时

7.1 MATLAB在信号与系统中的应用 7.2 MATLAB在数字信号处理中的应用 7.3 MATLAB辅助神经网络分析与设计 7.4 MATLAB辅助模糊系统分析与设计

第一节 系统的分类 第二节 线性定常连续系统的微分方程模型 第三节 传递函数描述 第四节 状态空间描述 第五节 模型的转换与连接

第一节 控制系统的稳定性分析 第二节 控制系统的时域分析 第三节 控制系统的频域分析 第四节 控制系统的根轨迹分析

第一节 控制系统的一般校正方法 第二节 控制系统的极点配置与状态观测器设计 第三节 最优控制器设计 第四节 Multisim在控制系统中的应用

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4.1概述 4.2反馈型振荡器的基本工作原理 4.3LC正弦振荡电路 4.4晶体振荡器 4.5实训:正弦波振荡器的仿真与蒙托卡诺