一种粒子群优化RBF神经网络的PID控制方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202011315001.7

申请日：

2020-11-20

公开(公告)号：

CN112327631B

公开(公告)日：

2021-02-05

发明(设计)人：

郝海生黄茂强杨红英

申请人：

申请人地址：

610000 四川省成都市高新区天府三街69号1栋17层1703号

IPC主分类号：

G05B1304

IPC分类号：

代理机构：

成都顶峰专利事务所(普通合伙) 51224

代理人：

曾凯

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2021-02-26	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G05B 13/04 申请日:20201120
2021-02-05	公开	公开
2022-06-10	授权	授权

共 50 条

[1]

一种变异粒子群优化的BP神经网络PID控制算法 [P].

蒋敏兰 ;

郑华清 .

中国专利 :CN104834215A ,2015-08-12

[2]

基于粒子群优化算法的神经网络学习优化方法 [P].

陆巧 ;

王璐 ;

徐延宁 .

中国专利 :CN104408518A ,2015-03-11

[3]

一种混沌粒子群优化小波神经网络的方法 [P].

吴炬卓 .

中国专利 :CN109800856A ,2019-05-24

[4]

基于粒子群优化的卷积神经网络短期电力负荷预测方法 [P].

葛磊蛟 ;

郑轶文 .

中国专利 :CN119940399A ,2025-05-06

[5]

一种基于改进粒子群算法的RBF神经网络优化方法 [P].

尚尚 ;

何康宁 ;

王召斌 ;

杨童 ;

刘明 ;

李维燕 ;

陈康宁 ;

李朕 .

中国专利 :CN113627606A ,2021-11-09

[6]

一种基于粒子群神经网络的细胞图像分割方法 [P].

张煜东 ;

王水花 ;

刘方园 ;

周星星 .

中国专利 :CN106952275A ,2017-07-14

[7]

一种改进粒子群优化的BP神经网络拷贝数变异检测方法与系统 [P].

李俊青 ;

王煊 ;

黄体浩 .

中国专利 :CN113903395A ,2022-01-07

[8]

基于卷积神经网络和粒子群优化算法的钢板裂纹定位方法 [P].

鞠晓臣 ;

赵欣欣 ;

左照坤 ;

郭辉 ;

王亚伟 ;

李彬洋 ;

向琪芪 ;

王丽 .

中国专利 :CN119312075A ,2025-01-14

[9]

基于粒子群优化神经网络模型的木材含水率检测方法 [P].

张佳薇 ;

曹军 ;

李明宝 .

中国专利 :CN102072922B ,2011-05-25

[10]

基于FPGA实现的SMU-粒子群算法优化BP神经网络PID控制算法 [P].

江浩 ;

周志聪 ;

刘斌华 ;

李俊溥 ;

夏雨 .

中国专利 :CN120560003A ,2025-08-29

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