神经网络的 PID-PIDC 控制算法 MATLAB 代码

单神经元PID控制算法是一种结合传统PID控制器与神经网络的方法，在自动化控制领域广泛应用。本项目提供了位置式和增量式两种实现方式。位置式PID控制算法直接计算控制器输出作为系统输入，MATLAB中的sn_pid_position.m文件可能包含相应函数。增量式PID控制算法则更新控制量的增量，避免系统振荡，MATLAB中可能使用sn_pid_increment.m文件实现。单神经元网络通过Sigmoid或Tanh激活函数学习和自适应地调整PID参数，优化控制性能。MATLAB提供神经网络工具箱用于构建、训练网络，并使用SIMULINK环境进行系统仿真。项目提供智能和自适应的控制策略，满足不同

本课程设计研究PID控制算法在计算机控制技术中的应用，包括PID参数的调整以及对非线性干扰的响应分析。设计涵盖了基于不同版本matlab的程序仿真及课程设计报告。

BP 神经网络的自适应能力配上 PID 控制的稳定性，用 Simulink 做仿真简直不要太香！这套资源挺适合搞控制系统建模的同学，尤其你想试试机器学习和经典控制怎么搭配使用，那它就刚刚好。文章讲的是怎么用 S 函数把 BP 神经网络塞进 Simulink 里，还能和 PID 控制器协同工作，训练、仿真一条龙，效率也高，适合做课题或者毕业设计用。

PID（比例、积分、微分）是一种常见的控制算法，已有107年历史。在实际应用中，如四轴飞行器、平衡小车以及汽车的定速巡航等场景，PID展现了其稳定物理量的能力。随着技术的发展，PID在多个领域中持续发挥作用。

LRP算法是一种逐层相关性传播的方法，用于解释神经网络分类器预测的关键输入。该算法通过学习模型的拓扑结构，将输入的重要组成部分与分类结果相关联。LRP工具箱支持Matlab和Python环境，提供了Caffe深度学习框架的扩展功能，用于模型和数据的导入导出。

这是一份基于Matlab编写的神经网络代码示例。

反馈神经网络（FNN）是一种反馈动力学系统，挺有趣的，网络中的每个神经元会把自己输出的信号反馈给其他神经元，需要一定时间来达到稳定。Hopfield 神经网络就是这种反馈网络中最经典的模型之一，它不仅能做联想记忆，还能优化问题，是快速寻优。喜欢玩神经网络的同学，或者有需求优化问题的朋友，这段 MATLAB 代码就挺适合你。通过一些经典模型的搭配，比如李雅普诺夫函数定义为巡游函数，Hopfield 网络在反馈网络中应用广泛。如果你对这个感兴趣，可以参考更多的相关资料，你进一步掌握技巧。比如：如果你想了解 MATLAB 神经网络工具箱中 Hopfield 网络的反馈模型，可以看看[这篇文章](ht

这份MATLAB代码展示了BP神经网络的实现方法，适合初学者学习和实践，不依赖图形界面。

本合集包含MATLAB神经网络的43个案例代码，涵盖BP、Elman、GNN、LVQ、SVM、Kohonen、MIV、Hopfield、小波、SOM自组织和遗传算法等模型。