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Chaos
- 一种改进的灰色系统理论进行非线性系统的预测，验证可用-An improved Grey prediction theory of nonlinear systems, verification can be
KF
- 一种基于运动模型的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,该方法适用于任何能用状态空间模型表示的非线性系统，精度可以逼近最优估计.-an EKF positioning and tracking algorithm based on kinematic model. This method can apply to any state-space model which is the nonlinear system, and the accuracy can approach to best of al
chaoticx
- 对混沌系统进行仿真,具有极强的适用性，进行改变后，可用于线性，非线性系统的仿真。-This program is used for simulation of the chaotic systems,it is very useful for the linear or nonlinear.
m354z
- 基于CMAC网络的非线性系统辨识。用于实现对非线性系统的辨识作用-CMAC network based nonlinear system identification. For the realization of the role of the nonlinear system identification
BPneuralnetwork
- 利用BP神经网络建立非线性系统模型，实现非线性函数拟合-BP neural network using a nonlinear system model, to achieve non-linear function fitting
work
- 本文中有两个函数m文件：model126.m是一个用于预测的完全没有用工具箱函数的补偿模糊神经网络主程序，用于仿真、对比训练数据和网络输出的差异；cb.m是一个非线性系统的数学模型，在model126.m中用“ode45”函数求解这个数学模型后，可以得到105个x1(t)、x2(t)和y(t)，从而建立起一个两输入一输出的补偿模糊神经网络。-failed to translate
matcont3p1
- 用于非线性系统分岔分析的Matlab工具箱-Bifurcation analysis of nonlinear systems for Matlab toolbox
Genetic_algorithm_to_optimize_the_BP_neural_networ
- 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。-Based on genetic algorithm and BP neural network, software, programming in MATLAB genetic algorithm based on BP neural network fitting algorithm of nonlinear systems.
unlinercontrol
- 非线性系统鲁棒无模型学习自适应控制论文，内容见附件-Nonlinear systems model-free learning adaptive control study, the content of Annex
dds
- 用matlab分析典型的洛伦茨动力系统的性质，讨论混沌分型等非线性系统的性质。-Matlab analysis with the typical nature of the Lorenz dynamical system discussed such chaos type properties of nonlinear systems.
BP-for-C-and-Matlab
- bp算法C语言和matlab版，主要用于非线性系统的建模与控制，另外还有一个基于PID的BP算法-BPfor C and Matlab,Mainly used for nonlinear system modeling and control
nonlunear-predictive-control
- 书名：非线性预测控制理论与实践 主要讲非线性系统的预测控制理论-nonlinear predictive control
Delphi_BP_identification
- 这是用Delphi编写的关于控制理论中BP神经网络控制的非线性系统辨识的程序，希望对大家有所帮助，我也很愿意与大家分享这些代码。-It is written with Delphi on the control of BP neural network control theory, nonlinear system identification procedure, we want to help, I am very willing to share the code.
particlefilterprogram
- 对粒子滤波算法的原理和应用进行综述’首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题C阐述粒子滤波的原理D然后在分析采样=重要性=重采样算法基础上C讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段D最后从概率密度函数的角度出发C将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较C阐明了粒子滤波的适应性C给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用C并展望了其未来发展方向-QJPRQ Elc8&m :jelf dgwd99&jvdej gq:c&decwe 9d:ejv&chj&ec:d:cqi:pcrcw’8jfjgmdeelc
case2
- BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-BP neural network for nonlinear system modeling- nonlinear function fitting
NLJ-optimization-algorithm
- 针对一个非线性系统，用NLJ 优化算法进行系统辨识-For a nonlinear system, with the NLJ optimization algorithm for system identification
ukf
- EKF仅仅利用了非线性函数Taylor展开式的一阶偏导部分（忽略高阶项），常常导致在状态的后验分布的估计上产生较大的误差，影响滤波算法的性能，从而影响整个跟踪系统的性能。最近，在自适应滤波领域又出现了新的算法——无味变换Kalman滤波器（Unscented Kalman Filter-UKF）。UKF的思想不同于EKF滤波，它通过设计少量的σ点，由σ点经由非线性函数的传播，计算出随机向量一、二阶统计特性的传播。因此它比EKF滤波能更好地迫近状态方程的非线性特性，从而比EKF滤波具有更高的估计精
RBF
- RBF神经网络的源程序 遗传RBF网络 RBF神经网络对非线性系统进行逼近-RBF neural network of the source of genetic RBF neural network RBF network to approximate the nonlinear system
PIDNN-control
- 用PID神经网络进行时变单变量非线性系统的控制，模型为：y(k)=a*sin(b*y(k-1))+1.2*u(k-1)-a example for PID neural network control
Neuro-Fuzzy-System
- 经模糊系统经常被用来对非线性系统建模，并能取得很好的效果．UE和相似规则合并的神经模糊系统建模算法-Neuro-Fuzzy System Modeling with Density—Based Clustering