搜索资源列表
r43
- 鲁棒控制器设计，由于RBF网络可以实现任意逼近的非线性关系，它的目标是要做到误差平方和最小，与非线性PCA的目标一致，所以上述非线性PCA的模型可以通过采用两个RBF网络来实现非线性正变换 和反变换 。RBF网络是一个三层前馈网络，隐层采用径向基函数作为激励函数。第一个RBF网络把高维空间的数据映射到低维空间（如图4），第二个RBF网络将前面网络输出的低维空间数据再映射到高维空间，实现数据恢复(如图5)。这两个网络分别进行训练。-robust controller design, as RBF
TheApplicationResearchofImprovedParticleFilterAlgo
- 本文的题目是改进的粒子滤波在组合导航中的应用研究。文档可用caj打开。 本课题首先研究了GPS/DR车载定位系统的组合模型，然后在分析了非线性滤波的基础上，引入了粒子滤波。粒子滤波是一种基于递推计算的序列蒙特卡罗算法，它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值的粒子集来逼近后验概率密度，从而不受非线性、非高斯问题的限制。虽然粒子滤波存在诸多优点，然而它仍然存在诸如粒子数匿乏、滤波性能不高、实时性差等问题。
WNN_PID
- 提出了一种基于小波神经网络整定的PID 控制方法。由于小波变换具有良 好的时频局部特性,神经网络具有强大的非线性映射能力,自学习、自适应等优势,采用规 范正交的小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数的紧 支性、波动性以及神经网络的非线性映射能力,自学习、自适应能力等优点,渗碳炉控制实 验结果表明,用该方法整定的PID 控制系统收敛速度快,逼近精度高,鲁棒性好
基于支持向量机的手写数字识别（小论文+matlab编程及结果）
- 支持向量机的研究现已成为机器学习领域中的研究热点，其理论基础是Vapnik[3]等提出的统计学习理论。统计学习理论采用结构风险最小化准则，在最小化样本点误差的同时，缩小模型泛化误差的上界，即最小化模型的结构风险，从而提高了模型的泛化能力，这一优点在小样本学习中更为突出。SVM理论正是在这一基础上发展而来的，经过十几年的研究和发展，已开始逐步应用于一些领域。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，已经在模式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良好的效果。
yingyongshuzhifenxi.rar
- 本书包括绪论，插值法，函数逼近，解线性方程组的直接方法、迭代法，数值微分与数值积分，非线性方程求根，常微分方程数值解法，矩阵特征值与特征向量的计算以及附录和习题解答等。 ,This book includes introduction, interpolation, function approximation, solution of linear equations of the direct method, iterative method, numerical differentiati
Kernel-Principal
- 核主元分析法能充分利用核函数来解决非线性问题，具有很好的非线性逼近能力-Kernel principal component analysis can take advantage of the kernel function to solve nonlinear problems, with good nonlinear approximation ability
CMAC
- 小脑模型是一种表达复杂非线性函数的表格查询自适应神经网络，此列例举了用于非线性函数逼近-CMAC is a complex nonlinear function of the expression of the form query adaptive neural network, this column cites for nonlinear function approximation
RANEKF
- matlab程序，自己写的，仅供参考。 RANEKF算法是针对RAN算法网络收敛速度慢的缺点进行改进，例子为神经网络（RBF）对非线性函数的逼近。-matlab program, written for reference only. RANEKF algorithm disadvantage of slow the RAN algorithm network convergence speed improvements, for example, neural network (RBF)
BP
- bp神经网络逼近非线性函数，利用matlab-bp neural network approximation of nonlinear function using matlab
chengxu
- 用批处理最速下降法训练网络，利用Matlab scr ipt节点实现在此以对一个非线性函数的逼近作为例子来说明 -Batch steepest descent method to train the network to use Matlab scr ipt node to achieve this as an example of a nonlinear function approximation to illustrate
2
- 提升复杂系统的定量决策支持，将成本作为独立变量（CAIV）寻求“最佳”点设计，是一个约束的非线性优化问题，其目标函数是最优有效性度量（MOE）表示，由基于性能的成本模型、二阶约束MOEs、系统性能指标的界限（MOPs）构成。算法采用的是同时扰动随机逼近方法（SPSA）。附件中是二阶约束MOEs模型的仿真程序。附：仿真流程图-Ascend the quantitative decision support of complex systems, will cost as an independen
123
- 利用三层BP神经网络来完成非线性函数的逼近任务，其中隐层神经元个数为五个。-To complete the task of nonlinear function approximation by three layers of BP neural network, in which the number of hidden layer neurons into five.
rbf
- rbf网络非线性的研究，RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接（即不需要通过权连接）映射到隐空间。基于神经网络的非线性回归系统,就是应用神经网络能逼近任意非线性函数这一特性而设计的。用于非线性函数逼近的前向神经网络主要有两种:BP 网络和RBF 网络。基于BP 网络的非线性函数逼近虽然在理论上是可行的,-Research rbf network nonlinear
BPnet
- 采用BP神经网络的方法，通过大量样本训练来逼近某种非线性函数-functional approximation for nonlinear function using BP net
MATLAB-algorithms-assemblies
- matlab常用算法程序集，包括插值、函数逼近、矩阵特征值计算、数值微分、数值积分、方程求根、非线性方程组求解、解线性方程组的直接法、解线性方程组的迭代法，随机数生成、特殊函数计算、常微分方程的初值问题、偏微分方程的数值解法、数据统计和分析-matlab commonly used algorithm for assembly, including interpolation, function approximation, eigenvalue calculations, numerical