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BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合 拟合的非线性函数-BP neural network for nonlinear system modeling- nonlinear function fitting non-linear function fitting
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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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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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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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本课题首先根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优
把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找函数的
全局最优值及对应输入值。
-Neural network training function fitting based optimization features built right on BP neural network, using no
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本文介绍在Matlab 环境下发电厂水位控制BP 模型的建模与仿真方法, 得出了预测模型的最优参数。仿真结果表明, MATLAB
神经网络工具箱可有效地用来解决复杂的非线性控制系统的优化设计问题。-This article describes the Matlab environment plant level control BP Model modeling and simulation methods, predictive models obtained optimal parame
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Design and implement an RBF recurrent neural network with ten hidden RBF neurons in a single hidden layer for identification of a nonlinear dynamic system.
the file include source code and pdf file.
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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 for nonlinear system modeling nonlinear function fitting.
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利用BP神经网络实现非线性系统建模，拟合非线性函数-Using BP neural network modeling of nonlinear systems, nonlinear function fitting
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，自适应神经网络噪声抵消系统不需要关于输入信号的先验知识，非线性映射能力强，具有自学习能力、计算量小和实时性好等特点，利用该系统对含噪声的非线性信号建模，可达到消除噪声的目的。-The adaptive neural network noise canceling system does not need prior knowledge about the input signal, strong nonlinear mapping ability, self-learning ability,
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基于BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合，本案例拟合的非线性函数为y x1的平方+x2的平方。-The nonlinear system modeling based on BP neural network to 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(Nonlinear system modeling based on BP neural network)
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