摘要：本發(fā)明公開(kāi)了一種PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)3d打印控制算法，所述算法具體如下：(1)STEP1輸入層：輸入層包含2n個(gè)神經(jīng)元，輸出數(shù)據(jù)xsi等于輸入數(shù)據(jù)Xsi，計(jì)算方法為Xsj(k)＝Xsi(k)(2)STEP2隱含層：隱含層有3n個(gè)神經(jīng)元，包括n個(gè)比例神經(jīng)元、n個(gè)積分神經(jīng)元和n個(gè)微分神經(jīng)元。這些神經(jīng)元的輸入值相同，計(jì)算方法為![]()
隱含層神經(jīng)元輸出的計(jì)算方法如下：比例神經(jīng)元：us1(k)＝nets1(k)積分神經(jīng)元：us2(k)＝nets2(k)+us2(k-1)微分神經(jīng)元：us3(k)＝nets3(k)-nets3(k-1)(3)STEP3輸出層：輸出層有n個(gè)神經(jīng)元，構(gòu)成n維輸出量，輸出層的輸出為隱含層全部神經(jīng)元的輸出值加權(quán)和，計(jì)算方法如下：![]()
本發(fā)明的算法能夠廣泛運(yùn)用在復(fù)雜多變條件下、惡劣的工作環(huán)境中的PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)3D打印，該算法適用于實(shí)際的振動(dòng)、干擾、電磁噪音、運(yùn)動(dòng)等復(fù)雜情況。
- 專(zhuān)利類(lèi)型發(fā)明專(zhuān)利
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- 發(fā)明人劉利釗;
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- 申請(qǐng)時(shí)間2015年06月08日
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- 申請(qǐng)公布時(shí)間2015年09月23日
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