这是非常实用的基于RBF神经网络的PID控制仿真代码，可以通过参数自适应整定来实现功能，请大家参考！

反演控制方法与实现《反演控制方法与实现》系统地介绍了反演控制方法的基本原理及其在不确定非线性系统中的应用。
《反演控制方法与实现》共分为6章，在介绍反演法的一般理论的基础上，重点论述了抑制参数漂移的自适应反演方法，考虑非线性干扰观测器的弱抖振滑模反演方法，针对系统模型部分未知的情况，使用模糊系统和神经网络估计系统中的未知部分，给出了基于智能系统的反演设计方法，同时本书介绍了系统状态未知情况下的反演设计方法。
针对各种情况本书均给出了详细的理论设计方法和Matlab仿真。
　《反演控制方法与实现》是作者在从事控制理论与控制方法研究的基础上完成的。
本书适用于从事非线性控制方法研究的工作人员和研究生参考。
前言第1章绪论1·1研究的背景及意义1·2李雅普诺夫稳定性理论1·2·1李雅普诺夫意义下的稳定性1·2·2有界性1·2·3李雅普诺夫稳定性理论1·3微分几何理论基础1·3·1李导数和李括号1·3·2微分同胚1·3·3控制系统的相对阶1·3·4输入状态线性化1·3·5状态反馈线性化的设计1·4反演法的基本原理1·5反演法的研究概况1·5·1自适应反演控制1·5·2鲁棒自适应反演控制1·5·3滑模反演控制1·5·4智能反演控制1·5·5其他反演控制方法1·6本书的主要研究内容第2章自适应反演控制方法2·1引言2·2常规自适应反演法2·2·1自适应反演法设计思路2·2·2仿真算例2·3抑制参数漂移的自适应反演控制2·3·1问题描述及预备知识2·3·2抑制参数漂移的自适应反演控制器设计2·3·3系统稳定性分析2·3·4仿真算例2·4扩展的自适应反演控制2·4·1问题描述2·4·2参数自适应律的设计2·4·3基于动态面的扩展反演控制器设计2·4·4稳定性分析2·4·5仿真算例2·5仿真算例的Matlab实现2·5·1节仿真算例的Matlab实现2·5·2节仿真算例的Matlab实现2·5·3节仿真算例的Matlab实现2·6本章小结第3章不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制3·1引言3·2滑模控制基本原理3·3匹配不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制3·3·1问题描述3·3·2滑模反演控制器设计3·3·3滑模反演控制稳定性分析3·3·4自适应滑模反演控制器设计3·3·5自适应滑模反演控制稳定性分析3·3·6非线性干扰观测器3·3·7匹配不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制3·3·8仿真算例3·4非匹配不确定非线性系统的多滑模反演控制3·4·1问题描述3·4·2多滑模反演控制3·4·3基于非线性干扰观测器的多滑模反演控制3·4·4系统稳定性分析3·4·5仿真算例3·5仿真算例的Matlab实现3·5·1节弱抖振滑模反演控制的Matlab实现3·5·2节自适应弱抖振滑模反演控制Matlab实现3·5·3节多滑模反演控制Matlab实现3·6本章小结第4章基于模糊系统的非线性系统反演控制4·1引言4·2基于模糊系统的非线性系统控制4·2·1问题的提出4·2·2模糊系统描述4·2·3控制器设计4·2·4仿真算例4·3节Matlab实现4·4本章小结第5章基于神经网络的非线性系统反演控制5·1引言5·2非线性系统的鲁棒小波神经网络控制5·2·1问题的提出5·2·2小波神经网络结构5·2·3控制器的设计5·2·4稳定性分析5·2·5仿真5·3不确定非线性系统的鲁棒自适应渐近跟踪控制5·3·1控制目标5·3·2控制器设计5·3·3仿真算例5·4算例的Matlab实现5·4·1节算例的Matlab实现5·4·2节算例1的Matlab实现5·4·3节算例2的Matlab实现5·5本章小结第6章基于状态观测器的反演控制器设计6·1滑模观测器控制器设计6·1·1滑模观测器设计6·1·2滑模反演控制器设计6·2仿真算例6·3节仿真实例的Matlab实现6·4本章小结参考文献

参数自适应差分进化算法SACPMDE.rar参数自适应差分进化算法SACPMDE.rar参数自适应差分进化算法SACPMDE.rar

Camshift是一种应用颜色信息的跟踪算法，它对做加速度的运动物体跟踪效果不够稳定和强壮，从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对算法进行了改进该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置，使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围，并使用HR滤波器对目标运动速度加速度等参数自适应地修正实验证明，改进的Camshift有效地克服了Camshift算法自身的缺陷，即使运动目标做加速运动时，也可准确地预测运动目标的位置，缩小目标搜索范围，进而提高目标跟踪速度

matlab代码粒子群算法自适应CLPSOMatlab代码用于宏观自适应综合学习粒子群优化器（MaPSO）和微观自适应综合学习粒子群优化器（MiPSO）算法。
抽象的优化启发式算法（如粒子群优化器（PSO））的广泛使用对参数自适应提出了巨大挑战。
PSO的一种变体是综合学习粒子群优化器（CLPSO），它使用所有个人的最佳信息来更新其速度。
CLPSO的新颖策略使种群能够从特定世代的样本中进行读取，这称为刷新间隙m。
在本文中，我们开发了两类学习自动机（LA），以研究自动机对CLPSO刷新间隙调整的学习能力。
在第一类中，将学习自动机分配给总体，在第二类中，每个粒子都有自己的个人自动机。
我们还将所提出的算法与CLPSO和CPSO-H算法进行了比较。
仿真结果表明，我们的算法在功能，鲁棒性和收敛速度方面均优于同类算法。
参考[1]MohammadHasanzadeh，MohammadRezaMeybodi和MohammadMehdiEbadzadeh，“，”在人工智能和信号处理中，Springer国际出版，2014年，第267-276页。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。