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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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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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单变量控制 神经网络控制 PID matlab仿真-Single-variable control neural network control PID matlab simulation
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神经网络控制 徐丽娜 多变量控制系统以及辨识-Neural network control of the the Lina multi-variable control system and identification
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神经网络PID控制 智能系统设计 多变量、单变量设计-The neural network PID control intelligent system design of multi-variable, single-variable design
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这是一个关于神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选-This is a neural network variable screening- screening based on BP neural network variable
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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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常见的神经网络案例：神经网络的变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选-Common case of neural network: the neural network of variable selection- based on BP neural network variable screening
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基于DRNN神经网络的PID解耦控制，程序中的对象为一个二变量耦合被控对象-DRNN neural network PID decoupling control procedures based on the object to a two-variable coupling controlled object
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matlab程序，关于BP神经网络的，修正函数，变学习速率-matlab program on BP neural network, correction function, variable learning rate
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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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This code is the neural network for global shape otpimization of fuel cell by matlab. Initial design variable value is input with dynamic analysis result.
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matlab神经网络遗传算法的优化计算建模自变量降维-Optimization of MATLAB neural network and genetic algorithm computational modeling variable dimension reduction
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基于MIV的神经网络变量筛选,可以用来作为大数据的建模和特征变量或特征波长的筛选-Neural network variables MIV screening can be used to model and characteristic variable or characteristic data as a large wavelength filter
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这是一种基于近红外光谱的非线性建模方法及系统，从各所述近红外光谱数据随机挑出一部分作为校正集，挑出一部分作为验证集；将所述校正集和所述验证集通过主成分分析得到光谱特征空间；在所述光谱特征空间中，通过马氏距离法选取所述校正集里与所述验证集的各个样本最近似的样本作为校正子集；从所述校正子集中提取主成分数，作为BP神经网络的输入层建立回归模型，不仅能解决各因素之间多重相关的问题，还避免了大量的噪声和一些无用的信息，降低了变量维数，在BP神经网络的非线性映射能力和适应学习能力的基础上，提高了模型的预测稳
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该程序可用于神经网络变量筛选， BP神经网络，程序完整，可直接运行(Neural network variable filter, BP neural network)
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bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码
数据为1986年到2000年的交通量 ，网络为3输入，1输出
15组数据，其中9组为正常训练数据，3组为变量数据，3组为测试数据(Matlab source code for traffic prediction by BP neural network
The data is the traffic volume from 1986 to 2000. The network is 3 input and 1 output.
15 group
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BP人工神经网络以及基于BP人工神经网络的MIV变量筛选，用于建立预测模型以及关键工艺参数筛选(BP artificial neural network and MIV variable selection based on BP artificial neural network are used to build prediction models and key process parameters.)
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