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搜索资源 - neural network nonlinear system
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MATLAB平台下的基于人工神经网络的非线性控制系统PID参数整定代码，能实现在线调节功能。-MATLAB platform artificial neural network-based nonlinear control system PID parameter tuning code, to achieve regulatory function online.
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These set of programs are written to design a robust power system stabilizer for minimizing the effects of low frequency oscillations in electric power systems. A complete nonlinear model of the power system represented by a single machine connected
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关于神经网络非线性系统的辨识，模糊控制器等程序。-With regard to neural network, nonlinear system identification, fuzzy controller and other procedures.
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【1】随机序列产生程序
【2】白噪声产生程序
【3】M序列产生程序
【4】二阶系统一次性完成最小二乘辨识程序
【5】实际压力系统的最小二乘辨识程序
【6】递推的最小二乘辨识程序
【7】增广的最小二乘辨识程序
【8】梯度校正的最小二乘辨识程序
【9】递推的极大似然辨识程序
【10】Bayes辨识程序
【11】改进的神经网络MBP算法对噪声系统辨识程序
【12】多维非线性函数辨识程序的Matlab程序
【13】模糊神经网络解耦M
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Developing Models from Experimental Data using System Identification Toolbox-1. webinar_walk_through.m: contains all the linear and nonlinear estimation examples presented during the webinar.
2. Data files and Simulink models: process_data.mat,
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用matlab实现模糊神经网络，在非线性系统中的应用-Achieved with matlab neural network, nonlinear system
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文章展示了一种新的方法用于功率系统中短期负载预测。提出的方案使用混沌时间序列分析基于确定性混沌去捕捉复杂的负载行为特征。确定性的混沌允许我们重构一个时间序列并决定输入的变量个数。这篇文章描述了混沌时间序列对日间功率系统峰值的分析。确定性混沌的非线性图形通过多层感知器的神经网络得到。提出的方案在一个例子中具体阐述。-This paper presents a new approach to short-term load forecasting in power systems. The
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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.
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换档品质评价方法的研究是应现代车辆自动变速技术发展需要而提出的前沿研究课
题,其评价过程可视为一个非线性动态系统。BP 神经网络的非线性系统辨识 ,能够逼近任意
一个非线性函数。通过确定换档品质评定指标 ,利用BP网络训练获得的数据样本 ,从而建立
主观、 客观评价标准之间的联系 利用 Mat lab/ Simulink 完成换档品质评价方法的客观描述并
进行仿真。通过与实验结果对比 ,证明这种方法能够有效真实地评价换档品质并与传统主观
评价方法具有很好的一致性。-Shift
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BP神经网络，包括由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。-BP neural network，By a large number of simple basic components- neurons interconnected by adaptive nonlinear dynamic systems. The structure and function of each neuron is
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BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合-BP neural network nonlinear system modeling- nonlinear function fitting
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BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-BP neural network nonlinear system modeling- nonlinear function fitting
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BP神经网络的非线性系统建模，非线性函数拟合-BP neural network nonlinear system modeling, nonlinear function fitting
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BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-BP neural network nonlinear system modeling- nonlinear function fitting
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本文主要有BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合，还有遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合等。-In this paper, the BP neural network nonlinear system modeling- nonlinear fitting function, genetic algorithm to optimize BP neural network- non-linear function fitting.
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BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-BP neural network nonlinear system modeling- nonlinear function fitting
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BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-BP neural network nonlinear system modeling- nonlinear function fitting
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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B P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B P神经网络, 使网络能够表达该未知函数, 然后就可以用训练好的B P神经网络预测系统输出。-In engineering applications often encounter a number of complex nonlinear systems, complex equat
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BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合，数学建模常用-BP neural network nonlinear system modeling- the non-linear function fitting, commonly used mathematical modeling
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RBF神经网络非线性系统的输出反馈控制，及英语原文资料。-Output Feedback Control of RBF neural network nonlinear system, and the English original data.
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