机译:改进的倒立摆神经网络控制
Doctoral School of Applied Informatics, John von Neumann Faculty of Informatics, Obuda University, 96/B Becsi Street, Budapest, H-1034, Hungary Doctoral School of Computer Science, Department of Computer Science, Universita degli Studi di Milano - Crema Campus, 65 Via Bramante, Crema (CR), I-26013, Italy;
Institute of Applied Mathematics, John von Neumann Faculty of Informatics, Obuda University, 96/B Becsi Street, Budapest, H-1034, Hungary;
Institute of Applied Mathematics, John von Neumann Faculty of Informatics, Obuda University, 96/B Becsi Street, Budapest, H-1034, Hungary;
neural network; robust fixed point transformations; RFPT; inverted pendulum; robust control; adaptive control; neural network control;
机译:感知神经网络与模糊神经网络的倒立摆控制
机译:通过改进的离散时间神经网络方法对球面倒立摆的位置控制
机译:神经网络在倒立摆控制中的应用
机译:基于三回路PID和改进BP神经网络的双倒立摆控制
机译:在健康对照组和帕金森氏病患者中双踏板安静站立的单倒立摆验证。
机译:具有顺应性连杆的倒立摆的人体平衡:通过预期的间歇性偏差进行神经控制
机译:特别问题“模糊/神经网络应用于动态和控制机械系统”。利用神经网络学习倒立摆的控制。
机译:基于神经网络驱动模糊推理的倒立摆系统学习控制:推理环境变化下NN驱动模糊推理的学习功能