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搜索资源 - variable neural network
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单输出神经网络拟合如下函数：y=sinx1+xinx2+sinx3+sinx4，变量取值范围=[2,2PI]-single-output neural network function fitting as follows : y = sinx1 xinx2 sinx3 sinx4, variable value in the range = [2,2 PI]
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matlab实现的多变量输入BP神经网络算法，采用了四维输入，输出一维-Matlab, a multi - variable input BP neural network algorithm, using a four-input, one-dimensional output
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神经网络训练，应用matlab7NN包，用一个隐藏层使用5折交叉验证。-Training the Neural Network
This scr ipt is something that I did for a course at Uni. It uses the Neural Networking package provided with MatLab 7 unfortunately I m not sure if it s available with the earlier ve
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一种基于模糊神经网络的控制策略，融合了模糊控制和神经网络的优点，根据变量的动态调整实施控制器的动态参数调整-Based on fuzzy neural network control strategy, the convergence of fuzzy control and neural network advantages, in accordance with the dynamic adjustment of the implementation of variable controll
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用BP神经网络实现模糊控制规则为T=int[(e
+ec)/2]的模糊神经网络控制器。可以改变隐层节点数和学习速率。网络训练算法是变学习速率法。-BP neural network with fuzzy control rules for the T = int [(e+ Ec)/2] of the fuzzy neural network controller. Can change the hidden layer nodes and learning rate. Network tra
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有关变结构神经网络的资料,希望对大家有用!-Variable structure neural network-related information useful for all of us hope!
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采用将BP神经网络的学习算法应用于PID控制中，使BP神经网络与PID控制算法结合起来，通过吸收两者的优势，使系统具有自适应性。这样系统可自动调节控制参数，更好地适应输入变量的变化，提高控制性能和可靠性。本文从BP神经网络的基本构成原理、学习规则和学习算法出发，设计了基于BP神经网络的PID控制器，并对其进行了仿真分析,结果表明，该控制方案可行、有效。-We apply the learning algorithm of BP neural network to the PID control,
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用神经网络变步长算法实现模式识别，用C++实现-With variable step-size neural network pattern recognition algorithm, using C++ to achieve
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基于神经网络的多变量解耦控制方法研究,用神经网络进行解耦控制-Based on neural network decoupling control of multi-variable method, using neural network decoupling control
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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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在工业生产过程中,针对纯迟延、时变、强耦合的多输入多输出现象,提出一种
基于模糊神经网络解耦和PID控制相结合,对系统进行解耦控制的方法。这种方法不需要建
立多变量对象精确的数学模型,通过对大迟延大惯性强耦合的循环流化床锅炉床温-主汽压力
对象进行仿真,其结果表明,解耦控制效果很好,具有良好的静态性、动态性及鲁棒性。
-In the industrial production process for a pure delay, time-varying, strong coupl
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用pid神经网络进行单变量非线性系统的控制-Pid neural network with single-variable nonlinear system control
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神经网络滑膜变结构控制MATLAB和simulink仿真程序。-Variable structure neural network control of synovial MATLAB and simulink simulation program.
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析了变速恒频双馈风力发电系统的工作原理。结合风力机特性和双馈发电机特性，说明了变速恒频运行方式下的最优风能捕获策略，并介绍了风力发电系统的滑模变结构控制、自适应控制、鲁棒控制和人工神经网络控制。总结了变速恒频风力发电系统的发展趋势。-Analysis of a Variable Speed Constant Frequency Wind Power Generation System works. Combination of wind turbine characteristics and t
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结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。-BP neural network application with the average impact value (MIV, Mean Impact Value) method to illustrate how to use the neural network to filter the variables
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神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选，调试过，可以运行，希望对大家有帮助-Neural network variable screening- screening based on BP neural network variables, debugged, you can run, and I hope for all of us to help
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设计并训练三种神经网络使之分别逼近下列函数，精度Sm偏差小于20，Ry偏差小于1.5。 (各变量取值范围： =20～90, =35～55,a1=3～13, a2=0.3～3,Sd=0.05～0.45, =0.05～0.04,L2=0.015～0.06,T=7～110)-Design and training of three neural networks respectively approximation of the following function, precision Sm dev
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神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选,MATLAB的经典算法-Neural network variable selection- based on BP neural network variable selection, MATLAB classical algorithm
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神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选-Neural network variable selection- based on BP neural network of variable selection
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神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选-Neural network variable selection- BP neural network variables based screening
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