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WORK_final
- 为辨识bmp图像中的数字而设计的系统。它通过对图片的一系列预处理，最后通过神经网络技术识别出图片中显示的数字。-for identification bmp image and the design of digital systems. It adopted a series of photographs of pretreatment, the final neural network technology to identify the pictures show the figures.
RBFNN
- RBF神经网络，用于系统辨识 很好的文件-RBF neural networks for system identification
SVM-regression-theory-and-control-
- 支持向量机回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点有线性回归和非线性回归,其模型的选 择包括核的选择、容量控制以及损失函数的选择.在控制方面的研究包括非线性 时间序列 的预测及应用、系统辨识以及优化控制和学习控制等方面的研究-Support vector machine (SVM) regression theory and neural network has many unique advantages such as nonlinear regression theory
Delphi_BP_identification
- BP神经网络系统参数辨识方法的dephi实现值得参考-BP NN system parameters identification dephi codes good performance
maaoijh0
- 对具有随机噪声的二阶系统的模型辨识(用改进的神经网络MBP算法辨识,-For the second order system with random noise model identification (with the modified MBP neural network algorithm of identification,