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- 本程序论述在MATLAB环境下如何实现神经网络，包括了常用的神经网络及相关理论，如BP神经 网络、RBF神经网络、SVM、SOM神经网络等以及各种优化算法的结合。(This program discusses how to implement neural network in MATLAB environment, including the commonly used neural network and related theories, such as BP neural network
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System_Identification_RBF
- Nonlinear System Identification using RBF Neural Network
chap6
- 神经网络简单介绍，BP神经网络在线和离线辨识，RBF神经自适应控制。(Neural network is introduced simply, BP neural network is identified online and offline, and RBF neural adaptive control.)
基于PD增益自适应调节的模型参考自适应控制
- 基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制, 基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制(Single Neuron PID Model Reference Adaptive Control Based on RBF Neural Network Identification)
matlab神经网络30案例
- rbf神经网络自适应控制matlab仿真实例(Matlab simulation example of RBF neural network adaptive control)
85375562RBF_0317
- 径向基（RBF）神经网络进行剩余寿命预测,绝对可运行！(Radial Basis Function (RBF) neural network to predict the remaining life)
神经网络入门13课源码
- 神经网络入门13课源码 第一课 MATLAB入门基础 第二课 MATLAB进阶与提高 第三课 BP神经网络 第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络 第五课 竞争神经网络与SOM神经网络 第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM ) 第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM ) 第八课 决策树与随机森林 第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA ) 第十课 粒子群优化( Part
robot_control
- 采用D-H法建立了多自由度机械臂末端执行器相对于基础坐标系的位置与姿态，即多自由度机械臂的正运动学模型。其次对多自由度机械臂的逆运动学模型进行了分析。最后通过采用Langrange法对多自由度机械臂的动力学进行了建模，并对多自由度机械臂的动力学模型及其特点进行了分析。 针对多自由度机械臂数学模型的不确定性问题，提出一种基于RBF神经网络的机械臂自适应控制方法。(The position and attitude of the end effector of the multi DOF Manip
matlab神经网络43个案例源代码
- 基于MATLAB实现的43个经典神经网络源代码，包括遗传算法、BP神经网络、RBF神经网络等。(Based on MATLAB to achieve 43 classic neural network source code, including genetic algorithm, BP neural network, RBF neural network.)