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MATLAB平台下的基于人工神经网络的非线性控制系统PID参数整定代码，能实现在线调节功能。-MATLAB platform artificial neural network-based nonlinear control system PID parameter tuning code, to achieve regulatory function online.
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关于神经网络非线性系统的辨识，模糊控制器等程序。-With regard to neural network, nonlinear system identification, fuzzy controller and other procedures.
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【1】随机序列产生程序
【2】白噪声产生程序
【3】M序列产生程序
【4】二阶系统一次性完成最小二乘辨识程序
【5】实际压力系统的最小二乘辨识程序
【6】递推的最小二乘辨识程序
【7】增广的最小二乘辨识程序
【8】梯度校正的最小二乘辨识程序
【9】递推的极大似然辨识程序
【10】Bayes辨识程序
【11】改进的神经网络MBP算法对噪声系统辨识程序
【12】多维非线性函数辨识程序的Matlab程序
【13】模糊神经网络解耦M
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Developing Models from Experimental Data using System Identification Toolbox-1. webinar_walk_through.m: contains all the linear and nonlinear estimation examples presented during the webinar.
2. Data files and Simulink models: process_data.mat,
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用matlab实现模糊神经网络，在非线性系统中的应用-Achieved with matlab neural network, nonlinear system
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基于神经网络在线辨识的自适应逆振动控制技术。可以有效地应用到非线性系统的控制。-Line identification based on neural network adaptive inverse vibration control technology. Can be effectively applied to nonlinear system control.
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换档品质评价方法的研究是应现代车辆自动变速技术发展需要而提出的前沿研究课
题,其评价过程可视为一个非线性动态系统。BP 神经网络的非线性系统辨识 ,能够逼近任意
一个非线性函数。通过确定换档品质评定指标 ,利用BP网络训练获得的数据样本 ,从而建立
主观、 客观评价标准之间的联系 利用 Mat lab/ Simulink 完成换档品质评价方法的客观描述并
进行仿真。通过与实验结果对比 ,证明这种方法能够有效真实地评价换档品质并与传统主观
评价方法具有很好的一致性。-Shift
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BP神经网络，包括由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。-BP neural network，By a large number of simple basic components- neurons interconnected by adaptive nonlinear dynamic systems. The structure and function of each neuron is
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BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合-BP neural network nonlinear system modeling- nonlinear function fitting
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BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-BP neural network nonlinear system modeling- nonlinear function fitting
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BP神经网络的非线性系统建模，非线性函数拟合-BP neural network nonlinear system modeling, nonlinear function fitting
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BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-BP neural network nonlinear system modeling- nonlinear function fitting
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本文主要有BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合，还有遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合等。-In this paper, the BP neural network nonlinear system modeling- nonlinear fitting function, genetic algorithm to optimize BP neural network- non-linear function fitting.
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BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-BP neural network nonlinear system modeling- nonlinear function fitting
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BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-BP neural network nonlinear system modeling- nonlinear function fitting
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在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统, 这些系统状态方程复杂, 难以用数学方法准确建模。在这种情况下, 可以建立B P神经网络表达这些非线性系统。该方法把未知系统看成是一个黑箱, 首先用系统输入输出数据训练B P神经网络, 使网络能够表达该未知函数, 然后就可以用训练好的B P神经网络预测系统输出。-In engineering applications often encounter a number of complex nonlinear systems, complex equat
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本课题首先根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优
把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找函数的
全局最优值及对应输入值。
-Neural network training function fitting based optimization features built right on BP neural network, using no
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本文介绍在Matlab 环境下发电厂水位控制BP 模型的建模与仿真方法, 得出了预测模型的最优参数。仿真结果表明, MATLAB
神经网络工具箱可有效地用来解决复杂的非线性控制系统的优化设计问题。-This article describes the Matlab environment plant level control BP Model modeling and simulation methods, predictive models obtained optimal parame
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人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。-Artificial neural network is the second way to simulate human thinking. This is a nonlinear dynamical system, which feature information distribut
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BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合，数学建模常用-BP neural network nonlinear system modeling- the non-linear function fitting, commonly used mathematical modeling
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