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DFNN
- 动态模糊神经网络应用中的非线性系统辨识的源程序代码，希望有用处啊！-Dynamic fuzzy neural network applications in nonlinear system identification of the source code useful!
bpnet
- 基于Matlab开发的BP神经网络系统预测和参数辨识程序，程序简单方便易学-neural networks prediction
bianshi
- 系统辨识，使用神经网络完成非线性对象的辨识。同时保存权值阈值信息-Systems Identification，use a neural network to implay a nonlinear object，and at the same time to save the weights information
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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
Wavelet-NN-Id
- 通过小波神经网络实现系统辨识仿真,跟踪效果不错，适合学习小波神经网络的初学者-Wavelet neural network to realize system identification by simulation, the effect is perfect and it is suitable for the beginners
BPxitongbianshi
- BP神经网络源程序，主要用于系统辨识，属于基础的学习资料-BP neural network source, mainly used for system identification belongs to the foundation of learning materials
GAPRBF
- 采用遗传算法优化RBF神经网络，并用于非线性系统辨识。-Genetic algorithm to optimize the RBF neural network, and for the identification of nonlinear systems.
GAPfuzzyRBF
- 采用遗传算法对模糊RBF神经网络进行优化，并用于非线性系统辨识。-The genetic algorithm optimized fuzzy RBF neural network for nonlinear system identification.
GAPBP
- 用遗传算法优化BP神经网络的初始权值，并用于非线性系统辨识。-BP neural network using genetic algorithms to optimize the initial weights, and for the identification of nonlinear systems.
BBOPbp
- 将生物地理学优化算法训练BP神经网络的权值，并将BP网络用于非线性系统辨识。-Biogeography optimization algorithm to train the BP neural network weights, and BP network for nonlinear system identification.
m2
- 神经网络控制的一些有用程序，主要有BP,RBF等算法的系统辨识和控制-Neural network control some useful procedures and system identification and control algorithms such as BP, RBF
m3
- 神经网络的各种控制算法，包括系统辨识和控制等功能实现，徐艳丽书上第3章-Various control algorithms, including system identification and control functions of the neural network realized, Xu Yanli book' s first chapter
m4
- 神经网络的各种控制算法，包括系统辨识和控制等功能实现，徐艳丽书上第四章-Various control algorithms, neural networks, including system identification and control functions, Xu Yanli book Chapter
m5
- 神经网络的各种控制算法，包括系统辨识和控制等功能实现，徐艳丽书上第5章-Various control algorithms, including system identification and control functions of the neural network realized, Xu Yanli book' s first chapter
bianshi
- 用BP网络逼近某曲线函数，在神经网络中邮广泛的应用 是系统辨识的基础。 通过反馈来不断的调整系数，限制了最大循环次数 防止进入死循环，当然如果想要得到更精确的系数可以增大循环次数。 -Using BP network function approximation to a curve, mail is widely used in neural network is the basis of system identification. Through feedback t
NNidentification
- 系统辨识理论，神经网络理论相关代码，神经网络理论在系统辨识中的应用-System identification theory, neural network theory code, neural network theory in system identification
BPNN
- BP神经网络，用于辨识系统逆模型。模型为汽车动力学模型实时参数。-BP neural network recognition system inverse model. The model for real-time vehicle dynamics model parameters.
wzrh
- (1)针对在线计算量大这一缺陷，将预测控制中的柔化输出信号的思想推广到柔化输入信号，使得约束条件被简化为仅对当前控制量的约束，可以直接计算得出；同时该方法避免了求逆矩阵，大大减小了计算量，并能够保证控制算法的可行性和良好的控制性能。 (2)针对传统算法中设计参数整定困难这一缺点，应用基于BP神经网络变参数设计的广义预测控制算法，实现了对控制量柔化参数的在线调整。 (3)利用带有遗忘因子的最小二乘法对系统辨识。本文通过仿真发现该方法对于Hénon混沌系统并不完全适用，可考虑利用其他优化系统
GCNN
- 神经网络，基于广义同余神经网络的非线性系统辨识仿真-failed to translate
Untitled
- 非线性系统神经网络辨识，程序有点问题辨识图像不好，算法无误-Neural network identification of nonlinear systems, the process is flawed identification bad image, the algorithm is correct