忽略前馈补偿，并且反电动势相对电流变化缓慢，可以假设看成常数，也就是等效为初始条件不为零
2023-10-25 14:18
调节器本身可以以电压模式或电流模式进行控制。在电压模式控制时，输出电压为控制环路提供了主反馈，且前馈补偿通常是通过使用输入电压作为一个次级控制环路来实施的，以增强瞬态响应行为;在电流模式控制时，电流为控制环路提供了主
2020-09-15 16:13
根据设计原理，图l中的偏差计数模块就等效为带前馈补偿的PID控制器，并设计成图2中所对应的部分，并且将D／A转换器等效设计成离散的数据通过零阶保持器；将安川伺服驱动器等效速度环和电流环；输出的信号采用仿真示波器进行观
2018-06-22 17:17
随着人工智能技术的飞速发展，神经网络作为其核心组成部分，在各个领域展现出了强大的应用潜力和价值。在众多神经网络类型中，全连接前馈神经网络（Fully Connected Feedforward
2024-07-09 10:31
前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN），作为最基本且应用广泛的一种人工神经网络模型，其工作原理和结构对于理解深度学习及人工智能领域至关重要。本文将从前馈神经网络的基本原理出发，
2024-07-08 11:28
要使用NumPy实现一个前馈神经网络（Feedforward Neural Network），我们需要从基础开始构建，包括初始化网络参数、定义激活函数及其导数、实现前向传播、计算损失函数、以及实现
2024-07-11 16:30
自然语言处理（NLP）前馈网络是人工智能和语言学领域的一个重要交叉学科，旨在通过计算机模型理解和处理人类语言。前馈神经网络（Feedforward Neural Net
2024-07-12 10:10
在工业自动化领域中，控制系统是确保生产过程稳定、高效运行的关键。其中，前馈控制系统和反馈控制系统是两种常见的控制策略。它们各自具有独特的工作原理和优势，适用于不同的应用场景。本文将对前
2024-06-17 11:45
前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是人工神经网络中最基本且广泛应用的一种结构，其结构简单、易于理解，是深度学习领域中的基石。FNN通过多层节点之间的连接
2024-07-09 10:31
深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）中的前馈过程是其核心操作之一，它描述了数据从输入层通过隐藏层最终到达输出层的过程，期间不涉及任何反向传播或权重调整。这一过程是神经网络进行预测或分类任务的基础。
2024-07-08 17:29
