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【B371】基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的函數(shù)逼近和自適應(yīng)PID增益整定

2021-09-28 21:41:19      索煒達(dá)電子      1101     

項(xiàng)目編號(hào):B371

文件大?。?97K

源碼說(shuō)明:帶中文注釋

開(kāi)發(fā)環(huán)境:Matlab2016

簡(jiǎn)要概述

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的系統(tǒng)辨識(shí)與自整定PID控制

注釋:

PID_FA_NN.m:

該文件是使用具有自適應(yīng)PID增益的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近

您可以閱讀隨附的“PID Neural Networks.pdf”文件,了解學(xué)習(xí)算法和結(jié)構(gòu)

【B371】基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的函數(shù)逼近和自適應(yīng)PID增益整定

【B371】基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的函數(shù)逼近和自適應(yīng)PID增益整定

FA_A2C.m:

基于Actor-Critic算法的函數(shù)逼近

【B371】基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的函數(shù)逼近和自適應(yīng)PID增益整定

如果要更改動(dòng)態(tài)系統(tǒng),請(qǐng)只更改.m文件中的函數(shù)“NonLinDynamic”。

目錄│文件列表:

 └ Function-Approximation-and-Adaptive-PID-Gain-Tuning-using-Neural-Networks-and-Reinforcement-Learning-main

    │ FA_A2C.m

    │ PID Neural Net.pdf

    └ PID_FA_NN.m

TAG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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