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智能控制作业1
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智能控制作业
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一、已知某一炉温控制系统,要求温度保持在600℃恒定。针对该控制系统有以下控制经验:
① 若炉温低于600 ℃ ,则升压;低得越多升压越高。 ② 若炉温高于600 ℃ ,则降压;高得越多降压越低。 ③ 若炉温等于600 ℃ ,则保持电压不变。
设计模糊控制器为一维控制器,输入语言变量为误差,输出为控制电压。输入、输出变量的量化等级为7级,取5个模糊集。试设计隶属度函数误差变化划分表、控制电压变化划分表和模糊控制规则表。
要求有程序及注释,仿真结果和分析。
(1) 确定模糊控制器的输入输出变量
将600℃作为给定值t0 ,测量炉温为t(k),则: 输入变量:e(k)= t(k)-t0
输出变量:触发电压 u 的变化量,该 u直接控制供电电压的高低。 (2)输入输出变量的模糊语言描述
输入输出变量的语言值:{负大(NB),负小(NS),零(ZE),正小(PS),正大(PB)} 设:e的论域为X,u 的论域为Y,均量化为七个等级: X= {-3,-2,-1,0,1,2,3},Y={-3,-2,-1,0,1,2,3} 语言变量 E 和 U 的隶属函数赋值表(论域离散):
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智能控制作业,紧急求助
. 作业内容:应用BP神经网络逼近非线性函数2. 作业要求:a. 非线性函数形式自选,要求必须是多个输入的非线性函数,可以是单输出也可以是多输出,例如:y=sin(x1)+sin(x2)即可视为两个自变量一个因变量的非线性函数,符合本次作业要求。而形如y=sin(x)+cos(x)+e^{-x}的函数均为一个自变量的非线性函数,不符合本作业的要求。不符合要求的作业记为0分。b. 逼近误差&5%,即:应用测试数据对网络进行测试时,神经网络输出与期望值的的绝对值小于期望值的5%。c. 学习方法为经典的或改进形式的BP算法,鼓励采用改进形式的BP算法。d. 不允许采用matlab中现有的关于神经网络建立、学习、仿真的任何函数及命令,如果采用,作业无效,平时成绩该项为0分。e. 提交源程序并加适当注释,并保证能顺利运行出正确结果。求大神帮忙
各位大神,表里面有水蒸...
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