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在本讲义中,我们将着重讲述一些数学建模中常用的算法,包括神经网络算法、遗传算
法、模拟退火算法和模糊数学方法。用这些算法可以较容易地解决一些很复杂的,常规算法很难解决的问题。-In this lecture, we will focus on about a number of commonly used mathematical modeling algorithms, including neural network algorithm, genetic algorithm
Meth
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神经网络辨识不受非线性模型的限制,它依据被辨识系统的输入输出数据对,通过学习得到一个描述系统输入输出关系的非线性映射。给定一个输入,即可得到一个输出,而不需要知道输入输出之间存在着怎样的数学关系。这种自学习特点使得神经网络在解决复杂非线性问题方面具有其独特的优势。-Neural network identification of nonlinear model without restrictions, it was recognition system based on the input a
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滚动轴承多部位多类别故障诊断属于大规模或者较复杂分类问题,利用智能方法诊断时需
要设计结构合理的神经网络才能实现高精度诊断 -Rolling multi-site multi-class fault diagnosis are more complex or large-scale classification problems, the need for the rational design of neural network structure in order to achieve
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关于复杂网络的,基于MATLAB的BP神经网络的仿真与实现论文-On complex networks, simulation of MATLAB BP neural network and realization of papers! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
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