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搜索资源 - FUZZY GENETIC NEURAL NETWORK
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微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。,Particle Swarm Opt
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递归T-S模糊神经网络学习算法，用遗传算法优化参数-Recursive TS fuzzy neural network learning algorithm, using genetic algorithm parameters
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nnToolKit 神经网络工具包是基于 MATLAB 神经网络工具箱自行开发的一组神经网络算法函数库，其中的函数在MATLAB环境下均可独立运行，并可打包成DLL组件，这些组件作为独立的COM对象，可以直接被Visual Basic、Visual C++ 、C++ Builder或其它支持COM的高级语言所引用。本工具包中包含的算法包括BP算法中的一些改进算法、模糊神经网络、小波神经网络、遗传算法优化神经网络权值改进算法等，根据需要，读者还可以对该工具包进行扩展，即扩充一些新的函数，以实现特殊
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模糊神经网络预测地基沉降量（神经网络实用教程中源码）-Fuzzy neural network prediction of foundation settlement [neural network practical tutorial source]
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< 控制系统计算机辅助设计--MATLAB语言与应用>>系统地介绍了国际控制界最流行的控制系统计算机辅助设计语言MATLAB，侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、数学问题的MATLAB求解、线性系统计算机辅助分析、控制系统与其他复杂系统的Simulink建模，控制系统的计算机辅助设计方法，包括串联控制器、状态反馈控制器、多变量系统频域设计、PID控制器设计、最优控制器设计、LQG/LTR控制器设计、H2=H1 最优控制、分数阶控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制、遗传
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手写数字识别,分为分类程序（模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类器）和聚类程序（模糊聚类、遗传算法）-Handwritten numeral recognition, is divided into classification procedures (template matching classifier, Bayes classifier, a linear function of classification, non-linear classif
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基于VC的各种聚类和分类算法程序。
手写数字或者打开已有的手写数字图像后，在右视图空白处，单击鼠标左键，激活右视图，选择菜单中的各种分类算法，可以对手写数字进行分类。有模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类器。
在左视图上单击鼠标左键，可获得3种数据源：标准数字聚类、手画图形聚类、位图文件分析聚类。可以进行特征提取、模糊聚类和遗传算法。-VC-based clustering and classification algorithm for a
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在本讲义中，我们将着重讲述一些数学建模中常用的算法，包括神经网络算法、遗传算
法、模拟退火算法和模糊数学方法。用这些算法可以较容易地解决一些很复杂的，常规算法很难解决的问题。-In this lecture, we will focus on about a number of commonly used mathematical modeling algorithms, including neural network algorithm, genetic algorithm
Meth
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同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域，基于Java语言实现。-Compared with the genetic algorithm, PSO has the advantage is simple and easy and there is no need to adjust many parameters. Has been widely applied to function o
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GA遗传算法资料大整合，包括基于遗传算法的模糊神经网络控制和遗传算法在图书采购决策中的应用等等，很全的遗传算法总结-GA GA large data integration, including the genetic algorithm based fuzzy neural network control and genetic algorithms in the book of the procurement decision-making, etc., are all summed up
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先进算法讲义-中科大。在本讲义中，我们将着重讲述一些数学建模中常用的算法，包括神经网络算法、遗传算
法、模拟退火算法和模糊数学方法。-Advanced algorithm notes- China science and technology university.In this lecture, we will focus on talk about some mathematical modeling in common use in the algorithm, including n
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PSO算法简单、易实现且参数较少，现已被应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其它遗传算法的应用领域-PSO algorithm is simple, easy to implement and less parameters, have been applied to function optimization, neural network training, fuzzy system control and other applications of genetic algorit
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究。
PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。
同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练
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：针对能够采用仿射非线性表示的含有未建模动态的SISO非线性系统，讨论了一种基于神经网络的自适应
控制方法．该方法对受控对象的已知部分．采用反馈线性化方法设计控制器，用神经网络在线补偿未建模动态及
外部干扰等引起的误差，从而实现自适应控制。对具有未建模动态的双车倒立摆设计了输出反馈自适应控制系
统．仿真表明该方法是有效的。 -A discussion is devoted to design neural network adaptive control scheme of t
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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
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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.
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模糊模拟、神经网络以及遗传算法的结合，matlab程序-The combination of fuzzy simulation, neural network and genetic algorithm, matlab program
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智能控制经典算法打包合集，模糊pid，神经网络pid，遗传算法pid，迭代学习控制，控制专业必备-Classic Collection packaged intelligent control algorithms, fuzzy pid, neural network pid, genetic algorithm pid, iterative learning control, not to be missed! ! ! Control professional must! ! !
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In this paper a Conventional PD Controller and Fuzzy Neural Controller for trajectory tracking of mobile robot
platform is presented. Using computed torque method is given input- torque on mobile robot wheels. The
locomotion control structure is
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自能控制介绍包括模糊控制，神经网络控制，遗传算法，自持向量机，智能控制算法，PID神经网络控制-Self introduction can control including fuzzy control, neural network control, genetic algorithm, self-sustaining vector machine, intelligent control algorithm, PID neural network control
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