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基于RBF神经网络的快速内模控制系统MATLAB实现

本项目利用MATLAB开发了一种基于RBF神经网络的内模控制器，通过RBF网络在线逼近系统非线性特性，显著提升收敛速度。适用于复杂非线性系统的快速稳定控制，代码结构清晰，便于二次开发。

本项目实现了一种采用RBF神经网络的内模控制器，通过RBF网络逼近系统的非线性特性，实现比传统BP算法更快的收敛速度。系统建立被控对象的内部模型，通过RBF神经网络在线调整控制器参数，能够有效应对模型不确定或时变的工业过程控制系统，实现对复杂非线性系统的高精度控制。

主程序文件实现了系统仿真的核心功能，包括：被控对象建模、RBF神经网络控制器设计、内模控制结构搭建、在线参数自适应调整算法执行、系统响应性能指标计算，以及与传统BP神经网络控制器的对比分析。程序还负责生成控制效果对比图、权重更新过程曲线等可视化结果。