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- 本程序运用广义模糊神经网络理论采用MATLABL编程，实现了自适应控制-the procedures used fuzzy generalized neural network theory used MATLABL programming, the adaptive control
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,
mynn_fuzzy_control
- 基于神经网络预测模型的聚类自适应模糊控制器的设计及应用，文章介绍了一种新的控制器设计方法 很有收藏价值
NN+GA
- 1,改进BP神经网络在股市预测中的应用.2,基于MATLAB工具箱的开采煤层自燃危险性预测.3,基于改进的神经网络的电力系统负荷预报.4,基于神经网络的灌溉用水量预测.5,基于遗传算法改进BP网络的地表沉陷预计.6,利用遗传算法改进BP学习算法.7,模糊神经网络在电力市场短期负荷预测中的应用.8,神经网络学习算法存在的问题及对策.9,遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用.10,应用改进BP神经网络进行用水量预测.11,用遗传算法改进的BP模型在刹车系统诊断中的应用研究.12,遗传算法改进的
fnn-ok
- 用于自适应控制的模糊神经网络代码，输入是误差和误差变化率。-for adaptive control of the FNN code, the importation of error and error rate of change.
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.
sadsdsadsadsadsa
- 本程序运用广义模糊神经网络理论采用c++编程，实现了自适应控制-the procedures used fuzzy generalized neural network theory used MATLABL programming, the adaptive control-theory used MATLABL programming, the adaptive control
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.
gaoanfis2
- 模糊自适应神经网络（ANFIS）建立模型，精度较高-Fuzzy adaptive neural network (ANFIS) model the high precision
BP-Example
- 神经网络控制的Matlab程序代码的详细解读，通过长时间的使用神经网络控制我对该算法深刻认识都清清楚楚写在每一句代码的后面，包括如何修改，基本可以涵盖多种神经网络控制（模糊神经网络，自适应神经网络等等）相信这个程序解读对本科及硕士的毕业设计是有极大帮助的-Matlab neural network control of the detailed code interpretation, through the use of neural networks a long time to contr
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
ART1
- 模糊自适应共振神经网络学习源代码，属于ART1模型。-Fuzzy ART neural network to learn the source code, are ART1 model.
adapt
- 数据分类、BP神经网络、自适应模糊神经网络。所有程序是基于matlab编程的，可以实现对数据的预处理和建立相应的仿真模型-Data classification, BP neural network, adaptive fuzzy neural network. All program is based on the matlab programming, data preprocessing and a corresponding simulation model
ANFIS
- 自适应模糊神经网络模型,神经网络模块和模糊系统的融合-Adaptive fuzzy fusion neural network model, neural networks and fuzzy systems module
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.
M-ANFIS
- 通过自适应模糊神经网络进行拟合数据，具有良好的精度要求(Fitting data through adaptive fuzzy neural network)
neural networks
- 1.elman神经网络对输入波形进行检测 2.设计具有3个神经元的Hopfield网络 3.建立自适应神经模糊推理系统对非线性函数进行逼近（正弦加滞后） 4.建立自适应神经模糊推理系统对非线性函数进行逼近（正弦多项式） 5.利用模糊C均值聚类方法将一类随机给定的三维数据分为三类(1.Detection of input waveform by elman neural network 2. design a Hopfield network with 3 neurons 3. est
ANFIS_BP-master
- 自适应模糊神经网络的一个模型matlab语言实现(ANFIS_BP-master Substractive clustering algorithm)
Neuro-Fuzzy-master
- 模糊神经网络的实现 用于控制，优化等自动领域(Algoritmo de inferencia difusa ANFIS Takagi-sugeno)