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BP神经网络非线性系统建模
- 基于BP神经网络的非线性系统函数拟合算法,分为BP神经网络构建,BP神经网络训练和BP神经网络预测.
DTNLBPnet
- 动态一阶改进型BP神经网络对非线性系统的建模程序,直接运行即可!-Dynamic first-order modified BP neural network for nonlinear system modeling procedures can be directly run!
RBFnonlinearsystemmodeling
- 用RBF网络进行非线性系统建模,未使用matlab工具箱-RBF networks with non-linear system modeling
linectrlOK5512Iinv
- 一个非线性制实例,采用ANN-PID实现一非线性系统控制-An example of nonlinear system was controled by software ANN-PID with using the matlab program
chap7_2
- 非线性系统的PID鲁棒控制,基于NCD优化的非线性PID控制-Nonlinear systems Robust PID control of NCD-based PID control of nonlinear optimization
PID-fxx
- 用pid神经网络进行单变量非线性系统的控制-Pid neural network with single-variable nonlinear system control
program
- 典型混沌系统的非线性鲁棒控制同步论文及其MATLAB程序实现 某典型混沌系统同步控制,所采用的方法是非线性控制,将非线性系统在控制器的作用下转化为标准的线性系统。从而消 除非线性混沌现象。附件包含了所参考的论文和MATLAB仿真程序。是利用非线性控制实现混沌系统同步很好的参考文献。 引用请注明原文章出处,如果你参考了本平台的程序也请注明出处,谢谢合作!The author is zeng zheng, college of electrical engi
testRBF
- 径向基函数网络实现非线性系统的参考模型自适应控制,matlab程序,注释非常详细。-Radial basis function networks of nonlinear systems model reference adaptive control, matlab program, very detailed comments.
chap7
- 基于NCD优化的非线性优化PID控制 (非线性系统的PID鲁棒控制)-NCD-based optimization of nonlinear optimization PID control (PID Robust Control of Nonlinear Systems)
NN_xLMS
- 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.
基于 SVR 的非线性系统逆模型的辨识
- 基于 SVR 的非线性系统逆模型的辨识,并应用于自动控制系统的检测和校正。
MATLAB 非线性工具箱
- MATLAB 非线性工具箱,很强大,各种滤波算法均有,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,可以利用MATLAB自带的工具箱实现。(Nonlinear MATLAB toolbox, very powerful, various filtering algorithms are often encountered in engineering applications of some complex nonlinear system, the system state
BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合
- BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合(Nonlinear system modeling of BP neural networks nonlinear function fitting)
code
- 该例程借助神经网络辨识非线性系统的输入输出特性(The neural network is used to identify the input and output characteristics of nonlinear systems)
BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合
- 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 BP 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 BP 神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的 BP 神经网络预测系统输出 。(In engineering applications, some complicated nonlinear systems are often encountered. The equations
BP神经网络的非线性系统建模_非线性函数拟合
- BP神经网络构建根据拟合非线性函数特点确定BP神经网络结构,由于该非线性函数有两个输入参数,一个输出参数,所以BP神经网络结构为2—5—1,即输入层有2个节点,隐含层有5个节点,输出层有1个节点。 从非线性函数中随机得到2000组输入输出数据,从中随机选择1900组作为训练数据,用于网络训练,100组作为测试数据,用于测试网络的拟合性能。(Construction of BP neural network for nonlinear function fitting structure acc
BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合
- BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合(Nonlinear system modeling of BP neural network nonlinear function fitting)
BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合
- BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合(Nonlinear system modeling of BP neural network nonlinear function fitting)
BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合
- 使用BP神经网络,实现非线性系统建模,包括完整的程序和测试数据。(BP neural network is used to realize nonlinear system modeling, including complete program and test data.)
Huomobian
- 采用非线性动态逆与全程滑模变结构控制相结合的思路,建立了一类具有不确定性和外界干扰的仿射非线性系统的强鲁棒性控制策略。(A robust controller design combining the dynamic inversion method and global sliding-mode variable structure control for a class of uncertain affine nonlinear systems is considered.)