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MATLAB实现的二级倒立摆智能控制系统：RBF神经网络与模糊控制集成方案

本项目利用MATLAB平台开发二级倒立摆智能控制系统，通过模糊控制设计初步策略，并结合RBF神经网络在线优化参数，实现高精度自适应控制。系统支持建模、仿真与实时分析，适用于智能控制研究与教学应用。

本项目基于MATLAB平台设计开发，实现了二级倒立摆系统的智能控制。系统采用模糊控制算法进行初步控制策略设计，结合RBF神经网络对控制参数进行在线优化和自适应调整，有效提升了倒立摆系统的稳定性和抗干扰能力。

主程序文件集成了系统的核心控制逻辑与仿真功能，主要包括倒立摆数学模型的初始化、模糊控制器的构建与参数配置、RBF神经网络的学习算法实现、实时控制信号的计算与输出、系统状态的可视化展示以及性能指标的评估分析。通过该文件可实现从系统建模到控制效果对比的完整仿真流程。