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基于MATLAB的神经网络非线性系统辨识软件包.-MATLAB-based nonlinear neural network system identification package.
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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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神经网络控制作为一种全新的智能控制方法,是解决非线性系统预测和控制问题的一种重要手段,受到了许多专家学者的广泛关注,是目前国内外研究的热点之一。本文着重研究前向神经网络的学习算法,简单探讨了BP算法在逼近非线性系统中各个因素对系统的影响。
-Neural Network Control as a new intelligent control method is to solve the nonlinear system to predict and control an important
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动态一阶改进型BP神经网络对非线性系统的建模程序,直接运行即可!-Dynamic first-order modified BP neural network for nonlinear system modeling procedures can be directly run!
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动态一阶改进型RBF神经网络对非线性系统的建模程序,直接运行即可!-Dynamic first-order modified RBF neural network for nonlinear system modeling procedures can be directly run!
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神经网络是由大量简单的基本元件—神经元相互连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，而大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。-Neural network is a large number of simple basic components- made of neurons interconnected adaptive nonlinear dynamic systems. Each neuron structure and function of relativel
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由于人工神经网络具有大规模并行信息处理，良好的自适应与自学习
等许多特点，因此利用神经网络解决复杂非线性动态系统的预测问题就有了一条新的可能途径
-As massively parallel artificial neural network information processing, a good adaptive and self-learning and many other features, the use of neural networks to solve compl
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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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模糊神经网络解耦算法（遗传算法优化）FNN对非线性多变量系统的解耦方法-Fuzzy neural network decoupling algorithm (GA optimization)FNN for nonlinear multivariable system decoupling method
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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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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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关于BP神经网络算法非线性建模方法-非线性函数拟合-Nonlinear System Modeling BP neural network- a 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 of BP neural network nonlinear function fitting)
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《MATLAB 神经网络43个案例分析》全书源代码和数据，注释详细，神经网络学习很有帮助。内含《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录:第1章BP神经网络的数据分类语音特征信号分类;第2章 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合等。(Analysis of 43 Cases of Neural Network in MATLAB source code data, detailed comments. Included in the catalogue of 43 Cases Anal
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