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adapterSystemPaper
- 论文标题:自适应模糊系统在手写体数字识别中的应用研究 作者:张镭 作者专业:计算机软件人工智能 导师姓名:黄战 授予学位:硕士 授予单位:暨南大学 授予学位时间:19990501 论文页数:59页 文摘语种:中文文摘 分类号:TP18 TP391.4 关键词:手写体数字 自适应 模糊逻辑 神经网络 模式识别 摘要:该文针对模式识别的特点,构造了适合于模式识别问题的自适应模糊系统,对三种不同学习算法加以改进,在手写全数字识别上对分类器进行了实现,
基于模糊神经网络的自适应预失真功放
- 基于模糊神经网络的自适应预失真功放。DPD功放模型的研究。-Based on fuzzy neural network adaptive predistortion power amplifier. DPD amplifier modeling.
aaccddeeff
- 基于模糊神经网络的自适应预失真功放。DPD功放模型的研究。-Based on fuzzy neural network adaptive predistortion power amplifier. DPD amplifier modeling.
Matlab_and_auto_adapted_neural_network_fuzzy_reaso
- 本书着重介绍MATLAB在工程数据数学处理中应用的基础知识和计算方式，其内容涉及MATLAB主包和部分工具箱内容。本书另外涉及MATLAB系统的模糊逻辑工具箱的自适应神经网络模糊推理系统，对自适应神经网络模糊推理系统的数学原理、功能使用和程序调用进行了较详细的论述。-This book focuses on MATLAB mathematical treatment in the application of engineering data, the basic knowledge and m
BTT-missile
- 针对不确定非线性 BTT 导弹控制系统, 提出了一种基于模糊高斯基函数神经网络的自适应控制设计方法。在设计过程中将不确定部分合为一项, 应用模糊神经网络的万能逼近性质来逼近系统不确定项, 然后利用滑模控制和自适应模糊神经网络理论设计了控制器, 应用 Ly apunov 稳定性理论保证闭环系统的稳定性,并推导出自适应律,最后通过仿真结果验证该方法的有效性。-BTT missile based on fuzzy neural network adaptive control
Intelligent-controller
- PID控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐，整定时需要控制对象的精确数学模型，而且整定往往是针对某一种具体工况进行的，缺乏自学习和自适应能力。模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点，具有函数逼近功能，具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计，借助于BP算法对局部性参数进行优化，将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程，构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器-Intelligent controller ba
ANFIS
- 基于自适应控制的模糊神经网络的仿真及其动态学习-Modeling and Simulation of an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) for Mobile Learning
High-speed-train-simulation
- 为了设计出智能的列车悬挂系统提出了基于神经网络的自适应模糊控制 模糊控制主要是针对系统的非线性神经网络控制是产生模糊控制的控制规则。最后通话matlab仿真，得出可行性。-In order to design intelligent train suspension system is proposed based on adaptive neural network fuzzy control fuzzy control is mainly for non-linear neural netw
Subtractive-Clustering
- 基于减法聚类及自适应模糊神经网络的 短期电价预测.-Short-term price forecasting Subtractive Clustering and Adaptive Fuzzy Neural Network.