本项目的主要研究内容就是采用模糊逻辑、神经网络和基因算法设计训练网络,建立学习规则,优化呼吸机控制系统的设计。由PC机动态跟踪检测呼吸机的相关参数,通过学习网络得到最佳的权值,更新的权值被拷贝到在线微控制器,从而设备一直处于最优或接近最优参数的控制下。.采用两级微控制器可以提高控制系统的稳定性,模糊神经系统可以实现对呼吸机系统的自适应逆控制,达到高质量的控制效果,为我国生产高档呼吸机提供一个新的控
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数据更新时间:2023-05-31
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变可信度近似模型及其在复杂装备优化设计中的应用研究进展
微波自适应干扰抵消系统集成技术的基础研究
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基于自适应滤波技术的振动容错控制研究