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智能控制导论
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课程列表
【第1集】1.1智能控制的产生和发展(上)
【第2集】1.1智能控制的产生和发展(下)
【第3集】1.2 智能控制的定义和特点
【第4集】1.3 智能控制的研究内容
【第5集】2.1 专家系统(上)
【第6集】2.1 专家系统(下)
【第7集】2.2 专家控制(上)
【第8集】2.2 专家控制(下)
【第9集】2.3 应用实例(上)
【第10集】2.3 应用实例(下)
【第11集】3.1 模糊集合的定义和表示(上)
【第12集】3.1 模糊集合的定义和表示(下)
【第13集】3.2 模糊集合的基本运算(上)
【第14集】3.2 模糊集合的基本运算(下)
【第15集】3.3 隶属度及隶属函数
【第16集】3.4 模糊关系
【第17集】3.5 模糊推理(上)
【第18集】3.5 模糊推理(下)
【第19集】3.6 Mamdani推理法(上)
【第20集】3.6 Mamdani推理法(下)
【第21集】3.7 应用实例
【第22集】4.1 模糊控制的基本原理
【第23集】4.2 模糊控制器的组成(上)
【第24集】4.2 模糊控制器的组成(下)
【第25集】4.3 模糊控制器的设计
【第26集】4.4 应用实例(上)
【第27集】4.4 应用实例(下)
【第28集】5.1 人工神经网络概述(上)
【第29集】5.1 人工神经网络概述(下)
【第30集】5.2 神经元与数学模型(上)
【第31集】5.2 神经元与数学模型(下)
【第32集】5.3 人工神经网络(上)
【第33集】5.3 人工神经网络(下)
【第34集】5.4 神经网络学习概述
【第35集】5.5 神经网络学习算法(上)
【第36集】5.5 神经网络学习算法(下)
【第37集】5.6 BP神经网络(上)
【第38集】5.6 BP神经网络(下)
【第39集】5.7 学习的类型
【第40集】6.1 神经网络系统辨识
【第41集】6.2 神经网络控制
【第42集】6.3 应用实例(上)
【第43集】6.3 应用实例(下)
【第44集】7.1 遗传算法的基本原理(上)
【第45集】7.1 遗传算法的基本原理(下)
【第46集】7.2 遗传算法的设计及PID参数优化(上)
【第47集】7.2 遗传算法的设计及PID参数优化(下)
【第48集】7.3 应用实例(上)
【第49集】7.3 应用实例(下)
【第50集】8.1 MATLAB简介(上)
【第51集】8.1 MATLAB简介(下)
【第52集】8.2 数据类型和运算符
【第53集】8.3 矩阵及运算
【第54集】8.4 MATLAB程序设计基础(上)
【第55集】8.4 MATLAB程序设计基础(下)
【第56集】8.5 SIMULINK仿真平台的使用(上)
【第57集】8.5 SIMULINK仿真平台的使用(下)
【第58集】8.6 MATLAB图形输出
【第59集】8.7 MATLAB GUI简介(上)
【第60集】8.7 MATLAB GUI简介(下)
【第61集】9.1 专家PID控制(上)
【第62集】9.1 专家PID控制(下)
【第63集】9.1 专家PID控制
【第64集】9.1 专家PID控制(上)
【第65集】9.1 专家PID控制(下)
【第66集】9.2 模糊控制的信号跟踪
【第67集】9.2 模糊控制的信号跟踪(上)
【第68集】9.2 模糊控制的信号跟踪(下)
【第69集】9.2 模糊控制的信号跟踪(上)
【第70集】9.2 模糊控制的信号跟踪(下)
【第71集】9.2 模糊控制的信号跟踪(上)
【第72集】9.2 模糊控制的信号跟踪(下)
【第73集】9.2 模糊控制的信号跟踪(上)
【第74集】9.2 模糊控制的信号跟踪(下)
【第75集】9.3 神经网络识别仿真实验
【第76集】9.3 神经网络识别仿真实验(上)
【第77集】9.3 神经网络识别仿真实验(下)
【第78集】9.3 神经网络识别仿真实验(上)
【第79集】9.3 神经网络识别仿真实验(下)
【第80集】9.4 遗传算法求函数极大值
【第81集】9.4 遗传算法求函数极大值(上)
【第82集】9.4 遗传算法求函数极大值(下)
【第83集】10.1 研究背景(上)
【第84集】10.1 研究背景(下)
【第85集】10.2 Pemfc-ups系统的结构和设计
【第86集】10.3 影响pemfc输出性能因素分析
【第87集】10.4 燃料电池发电系统建模(上)
【第88集】10.4 燃料电池发电系统建模(下)
【第89集】10.5 燃料电池发电系统综合智能控制(上)
【第90集】10.5 燃料电池发电系统综合智能控制(下)
【第91集】10.6 燃料电池发电系统温度智能控制仿真研究(上)
【第92集】10.6 燃料电池发电系统温度智能控制仿真研究(下)
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