搜索资源列表
bp.matlab
- 是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。(In machine learning and science,artificial neural networks are a family of statistical learning models inspired by biological neural networks and are use to estimate or opproximate functions that can depend on
5099114
- 线性联想记忆算法：单层的前馈网络,例子能够实现自联想功能()
Deep Learning
- deep learning 书籍，此书包括机器学习基础，深度前馈网络，卷积网络，蒙特卡洛方法等的详细介绍(Deep learning books, which include a detailed introduction to machine learning, deep feedforward networks, convolution networks, Monte Carlo methods, and so on)
PI_Feedforward inverse control
- 以labview为平台实现的PI逆迟滞模型实现压电陶瓷的前馈逆控制,(Feedforward inverse control of piezoelectric ceramics by PI inverse hysteresis model)
FNN与PCA和KPCA结合
- 一种特征提取方法：结合主元分析(PCA)和核主元分析（KPCA）的前馈神经网络（FNN）(A feature extraction method: the feedforward neural network (FNN) combined with principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis (KPCA))
rcnwjd68
- 经典的B-P算法,还包括其它一些程序,比如一个前馈多层感知器算法()
shenjing
- 主要实现了，运用前馈神经网络做十年间的电量预测(The GeneraL Ideal is to fulfill a Neural Net Work on electronic consumption prediction)
improve PI model
- 基于改进的PI模型对非线性曲线进行拟合，二次寻优算法进行参数辨识，用逆模型前馈补偿(Based on the improved PI model, the nonlinear curve is fitted, and the second optimization algorithm is used to identify the parameters, and the inverse model feedforward compensation is used.)
classical PI model
- 使用一般PI模型拟合非线性曲线，最小二乘法参数辨识，逆模型前馈(The general PI model is used to fit the nonlinear curve, the least square parameter identification, and the inverse model feedforward.)
chap5
- 传递函数的时域和频域辨识，闭环系统传递函数的在线辨识及前馈控制。(The identification of the time domain and frequency domain of the transfer function, the on-line identification of the transfer function of the closed loop system and the feedforward control.)
BP
- BP网络（Back Propagation），是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。(BP nntool is a multilayer feedforward network trained by error inverse propagation algorithm. It is one
qiankuikongzhi
- 动态电压恢复器，用以恢复跌落电压，只是前馈控制策略。(Dynamic Voltage Restorer)
Relu1-TensorFlow
- TensorFlow实现relu前馈神经网络(relu BPNN,using TensorFlow)
matlab
- 本文件中代码使用前馈卷积神经网络对图像进行去噪(In this paper, we use the feedforward convolution neural network to denoise the image.)
evdbuttons
- 线性联想记忆算法：单层的前馈网络,例子能够实现自联想功能()
fxlms_code
- 我提供了一个基于FXLMS的单通道前馈有源噪声控制系统的一个小例子. 为了减少噪声，我们使用控制器C（z）产生另一个“噪声”yw（k）。我们希望它破坏性地干扰X（k）。这意味着控制器必须是传播介质P（z）的模型。采用最小均方算法对控制器系数/权重进行调整。 然而，还有流体介质S（Z）留在致动器和传感器之间。我们称之为二次传播路径。所以，为了使解正确，我们需要用SH（z）来补偿调整过程，这是S（z）的估计(I provided him a little example of a single
PMSM_FOC_based_on_PI_and_voltage_feedforward
- 基于矢量控制算法的永磁同步电机电压前馈PI控制模型，可作为算法开发的基础模型。(The voltage feed-forward PI control model of PMSM based on vector control algorithm can be used as the basic model of algorithm development.)
caiyang
- 本文件主要是采用电网电压前馈控制的系统，最后仿真出来结果比较使用的
PMSM_MTPA
- 基于matlab的永磁同步电机弱磁控制和前馈控制模型(Flux weakening control and feedforward control model of permanent magnet synchronous motor based on MATLAB)
PSO_ELM
- 极限学习机是一类针对单层前馈神经网络设计的机器学习算法，其主要特点是隐含层节点参数可以是随机或人为给定的且不需要调整，学习过程仅需计算输出权重。ELM具有学习效率高和泛化能力强的优点，被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。(Extreme learning machine for particle swarm optimization)