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BP
- BP算法 给定一个由N维向量X组成的集合，这些向量将是一个响应agent的感知处理单元计算出的特征向量。这些分量的值可以是数值，也可以是布尔值。这些动作也许是学习者所观察到的一个教师对一组输入的响应。这些相关的动作有时称为向量的“标号”或“类别”。集合与响应的标号组成“训练集合(training set)”.机器学习问题就是寻找一个函数。
Matlab遗传算法改进程序
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算
GA4NN1.2
- GENNET是一个通过遗传算法优化权重的16个神经元的全连接神经网络。训练目的是使网络在一定假设的激励下，随时间产生同目标函数同样的响应，即:可以把此网络制作为一个任意波形的信号发生器。 程序分3个示例说明遗传算法进化过程中网络输出的变化趋势。可以看出网络输出（蓝色曲线）随着时间变化逐渐逼近目标函数（红色曲线）。此程序不仅可以学习遗传算法，也可以用于研究全连接网络的直观示例。-GENNET is a genetic algorithm to optimize the weights b
impulse_rbe_test1
- 神经网络求解系统的脉冲响应函数Neural network to solve system impulse response function-Neural network to solve system impulse response function
impulse_rbe_test3
- 径向基网络法求解系统的脉冲响应函数，采用matlab编程实现，收敛速度快。-rbe net
Model-predictive-control
- 预测控制系统频应响应系统分析工具和专用绘图函数，予详细介绍，以一基于阶跃响应模型的控制器设计（动态矩阵控制方法）为例进行示范说明。-Model predictive control
cor_ls
- 把辨识分成两步进行：第一步：利用相关分析法获得对象的非参数模型（脉冲响应或相关函数）；第二步：利用最小二乘法、辅助变量法或增广最小二乘法等，进一步求的对象的参数模型。如果模型噪声与输入无关，则Cor-ls相关最小二乘法（二步法）可以得到较好的辨识结果。Cor-ls相关最小二乘法（二步法）实质上是先对数据进行一次相关分析，滤除了有色噪声的影响，再利用最小二乘法必然就会改善辨识结果。能适应较宽广的噪声范围，计算量不大，初始值对辨识结果影响较小。但要求输入信号与噪声不相关-The identifica
BP
- BP神经网络是一个前向网络，它利用误差反向传播算法对网络进行训练，结构简单，可塑性强。本例选择3层BP神经网络（隐层为1层）来逼近函数，单输入单输出，隐层包含7个神经元，预设精度为0.1，学习率设为0.1，循环次数为5000次，达到循环次数，或结果达到预设精度要求，结束计算。激活函数选择双曲函数，采用梯度下降法，通过神经元的输入和误差，以及权值的学习速率来计算权值的变化率。将输入提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播，输出层的神经元获得网络的输入相应。接下来，按照减少目标输出