选其中两个题目
2、基于BP神经网络、或者是群智能算法优化的BP神经网络、或者其他神经网络进行建模,自行查找数据集,进行神经网络建模。
3、采用遗传算法、粒子群算法或者其他群智能算法,选择23种测试函数中的某3个,并求其最优值。
4、在simulink中实现RBF-PID控制器或者BP-PID控制器建模与仿真,其中控制对象自定(一阶二阶均可。
评分标准
2.搭建正确的simulink仿真模型(10分);
3.能够运行模型并给出合理结果,并对结果进入全面、深入分析(20分)。
第二题评分标准:(50分):
1.能够提供完整的程序和详细注释,并给出仿真结果(25分);
2.能够基于程序,以及神经网络性能受到哪些因素的影响这一问题展开研究,研究隐含层层数以及隐含层神经网络个数等参数对于仿真结果的影响,能够对仿真结果进行详尽的分析,并能够就给出正确的结论(25分);
第三题评分标准:(50分):
1. 基于所选择的优化算法,能够提供完整的程序和详细注释,并给出仿真结果(25分);
2. 研究算法性能收到哪些因素的影响,并能够对此问题进行调查研究,对仿真结果进行详尽分析,并给出正确的结论(25分);
第四题评分标准:(50分):
1. 建立RBF-PID控制器,步骤详细清晰:依据控制器原理,详细给出控制器的建立步骤,以及程序设计(20分);
2.搭建正确的simulink仿真模型(10分);
3. 能够运行模型并给出合理结果,并对结果进入全面、深入分析(20分)。
![](http://tiebapic.baidu.com/forum/w%3D580/sign=4716b3c23d899e51788e3a1c72a6d990/30648344ebf81a4c23e38cf6912a6059242da697.jpg?tbpicau=2025-02-21-05_b88efb21ceb80367c04a65c089d57ad5)
2、基于BP神经网络、或者是群智能算法优化的BP神经网络、或者其他神经网络进行建模,自行查找数据集,进行神经网络建模。
3、采用遗传算法、粒子群算法或者其他群智能算法,选择23种测试函数中的某3个,并求其最优值。
4、在simulink中实现RBF-PID控制器或者BP-PID控制器建模与仿真,其中控制对象自定(一阶二阶均可。
评分标准
2.搭建正确的simulink仿真模型(10分);
3.能够运行模型并给出合理结果,并对结果进入全面、深入分析(20分)。
第二题评分标准:(50分):
1.能够提供完整的程序和详细注释,并给出仿真结果(25分);
2.能够基于程序,以及神经网络性能受到哪些因素的影响这一问题展开研究,研究隐含层层数以及隐含层神经网络个数等参数对于仿真结果的影响,能够对仿真结果进行详尽的分析,并能够就给出正确的结论(25分);
第三题评分标准:(50分):
1. 基于所选择的优化算法,能够提供完整的程序和详细注释,并给出仿真结果(25分);
2. 研究算法性能收到哪些因素的影响,并能够对此问题进行调查研究,对仿真结果进行详尽分析,并给出正确的结论(25分);
第四题评分标准:(50分):
1. 建立RBF-PID控制器,步骤详细清晰:依据控制器原理,详细给出控制器的建立步骤,以及程序设计(20分);
2.搭建正确的simulink仿真模型(10分);
3. 能够运行模型并给出合理结果,并对结果进入全面、深入分析(20分)。
![](http://tiebapic.baidu.com/forum/w%3D580/sign=4716b3c23d899e51788e3a1c72a6d990/30648344ebf81a4c23e38cf6912a6059242da697.jpg?tbpicau=2025-02-21-05_b88efb21ceb80367c04a65c089d57ad5)