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ANN_Control
- 神经网络控制工具箱。包括最优控制，反馈线性化控制，预测控制，前馈控制等。内有说明文件readme.txt-neural network control toolbox. Including optimal control, linear feedback control, predictive control, feedforward control. Have documentation readme.txt
robot2
- 机器人的PD加前馈控制，在MATLAB的m文件中编程实现-robot PD increase feedforward control, in MATLAB m document Programming
PidControl4
- 一种数控实验台的PID＋速度前馈控制，vc6.0中编程实现-NC Experiment Station + PID speed feedforward control, which vc6.0 Programming
Genetic_Algorithms_in_dam_safety_monitoring_neural
- 本文基于遗传算法思想，采用浮点数矩阵表示编码，在遗传算法的进化过程中加入一定的约束条件等方法，探讨了网络结构的设计和学习。经实例分析，在用于建立大坝安全监控预报模型的前馈神经网络设计中，该方法在满足一定约束条件下，能同时有效地寻找合适的网络结构和相应的参数(神经网络的权值和阈值)，且在精度和速度上都有较大的提高，为实现实时在线分析评价大坝的安全性态提供了有力的技术支持。-Based on the genetic algorithm, using a float matrix coding, Ge
NEURAL+NETWORK
- bp神经网络算法是解决最优化问题的先进算法之一，本论文讨论了神经网络中使用最为广泛的前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法（back-propagation简称BP算法）。BP算法存在局部极小点，收敛速度慢等缺点。基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算，进而训练网络。
matlab_4
- 基于RBF神经网络整定的PID控制 径向基函数具有单隐居的三层前馈网络。是—种局部逼近网络，己证明它能以任意精度逼近杠意连续函数。
LAM
- 线性联想记忆算法：单层的前馈网络，例子能够实现自联想功能
BACKPROP
- 经典的B-P算法,还包括其它一些程序，比如一个前馈多层感知器算法
nevernet
- 请选用多层前馈网络和一种改进的BP算法对下面的系统进行辨识仿真，给出辨识的仿真结果
NN
- 请选用多层前馈网络和一种改进的BP算法对下面的多输入系统进行辨识仿真
ANNBP
- 前馈神经网络算法-feed forward neural network algorithm
chenyuwen
- 利用神经网络实现模式识别的程序,第三章是预处理程序,第四章是有导前馈网络,第九章是hopfield网络,第十章是ART原理程序
oatf
- OATF前馈滤波方法抑制柔性结构振动,有两个程序，可以直接编译运行
BPN
- 多层前馈网络MFNN的反向传播bp算法的应用和实现
dsp-motor
- 摘要:分析了影响同步电动机矢m:控制电流控制环动态特性的主要因索.指出同步电动机反电动势是 其中最重要的{一扰因索针对通常采用的F I(比例一积分)电流调 y器因下作频带的限制无法在较高转速时 抑制反电动势的影响.提出了前馈补偿和变电流环增益的设计方法.少}应用于基于数-f_信写处理器的矢m:控 制系统给出了系统结构及软硬件设计方案实验结果表明.该系统硬件简的一控制精l夏高.动态}h I能良好（.caj)
test
- 函数模拟的BP网络实现源码，神经网络是当前人工只能的重要分之，BP算法是应用最为广泛的一种前馈网络之一。
test
- 人工只能的重要分之之一就是神经网络，而神经网络当中的前馈网络BP算法网络应用最为广泛
CPNet
- 这是一个用c实现的前馈人工神经网络BP算法，可以根据个人的需要进行修改
INVTER1112
- 提出一种基于电压电流双环控制的三相SVPWM 逆变器,分析了其两相同步旋转坐标系下的数学模型 并由此构建了系统的电压电流控制器。为了提高系统的动态响应特性及抗扰能力,电压外环包含了负载电流前馈 及输出滤波电容电流解耦,电流内环包含了输出电压前馈及输出滤波电感电压解耦。20 kVA实验样机的实验结果 表明,该逆变器具有良好的非线性负载能力。
annbp
- 人工神经网络中的前馈神经网络，反向传播算法