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一种基于模糊径向基函数神经网络的自学习控制器
- 一种基于模糊径向基函数神经网络的自学习控制器-based on fuzzy RBF neural network learning controller.
nnfuzzy
- 用RBF神经网络和模糊控制方法控制二级倒立摆源码
MATLAB-Neural-network-cases
- 共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。-Neural network cases
GAP-RBF
- 模糊神经网络逼近与分类，模糊规则提取，快速增长与删减网络。-Fuzzy neural network approximation and classification, fuzzy rule extraction, with the deletion of the rapid growth of the network.
GGAP-RBF
- 模糊神经网络实现函数逼近与分类，实现模糊规则的提取。-Fuzzy neural network function approximation and classification, to achieve the extraction of fuzzy rules.
644998fnn-ok
- 模糊滑模神经网络RBF在倒立摆系统的应用-Fuzzy sliding-mode neural network RBF at the inverted pendulum system
MATLABprogram
- 基于Matlab环境编写的一些神经网络PID控制和模糊PID控制源代码，其中包含BP pid，CMAC PID,RBF PID，BP数值逼近算法，BP预测控制以及模糊PID。-Matlab-based environment for the preparation of a number of neural network PID control and fuzzy PID control of the source code, which includes BP pid, CMAC PID,
fuzzynet
- 模糊RBF网络逼近和混合Pi-Sigma神经网络逼近-Fuzzy RBF and Pi-Sigma Approaching
chap8
- 模糊RBF网络 高级神经网络 基于模糊RBF网络的逼近算法 Pi-Sigma神经网络-High fuzzy RBF network based on fuzzy RBF neural network approximation algorithm for network Pi-Sigma Neural Networks
POSRBFNN
- mtlab粒子群优化模糊RBF神经网络整定PID控制-mtlab Particle Swarm Optimization Fuzzy RBF neural network PID control tuning
30-case-studies
- MATLAB神经网络30个案例分析__读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。-30 case studies of the MATLAB Neural Network __ readers call the case, as
GAPfuzzyRBF
- 采用遗传算法对模糊RBF神经网络进行优化，并用于非线性系统辨识。-The genetic algorithm optimized fuzzy RBF neural network for nonlinear system identification.
RBF
- 针对传统的PID控制器参数固 定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特 点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数,整定出一组适合于控制对象的kp,ki,kd参数。将算法运用到电机控制系统的PID 参数寻优中,仿真结果表明基于此算法设计的PID控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。-Traditional PID controller parameters fixed
第10章 模糊逼近算法
- RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程类似，两者的主要区别在于各使用不同的作用函数。BP网络中隐层使用的是Sigmoid函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络；而RBF网络中的作用函数是高斯基函数，其值在输入空间中有限范围内为非零值，因为RBF网络是局部逼近的神经网络。(The learning process of RBF networks is similar to the learning process of BP networks. The mai
MATAB神经网络30个案例分析
- 该PDF共有30个MATLAB神经网络的案例，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。本PDF作为本科毕业设计、研究生项日设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。(The PDF has a total of 30 MATLAB in the case of neural networks, including BP, RBF, SVM
智能控仿真程序
- 主要是智能控制算法程序，包含了专家系统，模糊控制，神经网络各种智能控制算法。(Mainly is the intelligent control algorithm, including expert system, fuzzy control, neural network intelligent control algorithm.)