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(1)模糊集合与模糊推理 (2)模糊推理系统 (3)模糊建模与辨识 (4)模糊控制系统 (5)模糊控制系统的稳定性
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1、静态系统的辨识,它包括: (1)参数辨识 (2)结构辨识 2、动态系统的辨识 (1)结构辨识 (2)系统行为的辨识 一般情况下的静态模糊辨识问题,在一般情况下,规则具有以下的形式:
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一、模糊逻辑控制器的基本结构 二、模糊控制系统的设计 三、PD控制器模糊益调节 四、利 MATLAB用设计模糊控制器 五、模糊系统的稳定性分析
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1.智能控制概论 2.模糊控制 3.神经元网络控制 4.模糊-神经网络控制 5.遗传算法 6.递阶智能控制理论
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(1)依赖于初始条件。 (2)与求解空间有紧密关系,促使较快地收敛到局部解,但同时对解域有约束,如可微或连续。利用这些约束,收敛快。 (3)有些方法,如 Davison-Fletcher-Powell--直接依赖于至少一阶导数;共轭梯度法隐含地依赖于梯度
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Abstract-This paper is concerned with the application neural-network based, closed-loop control can be found [12 of quadratic optimization for motion control to feedback For indirect or identification-based, robotic-system control, sev control of robotic systems using cerebellar model arithmetic eral neural network and learning schemes c can be found in the lit
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头部 head ❖ 颅 部 • 颅顶 ➢额顶枕区 frontoparietooccipital region ➢颞区 temporal region • 颅底与颅腔及其内容物 ❖ 面 部 ➢面浅部 superficial part of the face ➢腮腺咬肌区 Parotid and masseteric region ➢面深部 deep part of the face
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• 体表投影 The surface projection • 舌骨下区 The infrahyoid region ➢颈动脉三角 The carotid triangle ➢肌三角 The muscular triangle • 胸锁乳突肌区 The sternocleidomastoid region
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一、系统仿真概述 二、系统动力学结构模型化原理 三、基本反馈回路的 DYNAMO仿真分析
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一、系统评价概述 1意义 初步SA 规范分析 系统评价决策
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