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CMAC
- 小脑模型是一种表达复杂非线性函数的表格查询自适应神经网络，此列例举了用于非线性函数逼近-CMAC is a complex nonlinear function of the expression of the form query adaptive neural network, this column cites for nonlinear function approximation
PID-self-tuning-of-parameters
- 本文把神经网络技术应用在PID控制中，充分利用神经网络具有非线性函数逼近能力构造神经网络PID自整定控制器。-This paper, the neural network technology used in PID control, the full use of neural network structure with nonlinear function approximation capability PID self-tuning neural network controller.
Elevation-fitting
- BP 网络具有以任意精度逼近定义在紧致子集上的任意非线性函数的能力, 因而被广泛应用于识别、预测、拟合。-BP network has to approach any degree of accuracy defined in the compact subset of the capacity of any nonlinear function, which is widely used in identification, prediction, fit.
Character-Recognition(Lib-SVM)
- 支持向量机的研究现已成为机器学习领域中的研究热点，其理论基础是Vapnik[3]等提出的统计学习理论。统计学习理论采用结构风险最小化准则，在最小化样本点误差的同时，缩小模型泛化误差的上界，即最小化模型的结构风险，从而提高了模型的泛化能力，这一优点在小样本学习中更为突出。SVM理论正是在这一基础上发展而来的，经过十几年的研究和发展，已开始逐步应用于一些领域。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，已经在模式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良好的效果。- Support
bpok
- 用人工神经元网络训练输入来逼近已知非线性函数。-To approximate the known nonlinear function with the Artificial Neural Network
bp
- 应用matbal编写的BP神经网络算法，可逼近任意非线性函数-Application matbal write the BP neural network algorithm can approximate any nonlinear function
xiaonaomoxing
- 应用batlab编写的小脑模型程序，可逼近任意非线性函数-Application batlab CMAC written procedures, which approximate any nonlinear function
adaptive-genetic-algorithm
- 自适应GA SVM 参数选择算法研究Param eter selection algorithm for support vector machines based on adaptive genetic algorithm 支持向量机是一种非常有前景的学习机器, 它的回归算法已经成功地用于解决非线性函数的逼近问题. 但 是, SVM 参数的选择大多数是凭经验选取, 这种方法依赖于使用者的水平, 这样不仅不能获得最佳的函数逼近效果, 而且采用人工的方法选择 SVM 参数比较浪费
BP2
- 换档品质评价方法的研究是应现代车辆自动变速技术发展需要而提出的前沿研究课 题,其评价过程可视为一个非线性动态系统。BP 神经网络的非线性系统辨识 ,能够逼近任意 一个非线性函数。通过确定换档品质评定指标 ,利用BP网络训练获得的数据样本 ,从而建立 主观、 客观评价标准之间的联系 利用 Mat lab/ Simulink 完成换档品质评价方法的客观描述并 进行仿真。通过与实验结果对比 ,证明这种方法能够有效真实地评价换档品质并与传统主观 评价方法具有很好的一致性。-Shift
BP3wei
- 用Matlab编写的神经网络程序。用BP神经网络来逼近带有2个参数的非线性函数。-Approximate Nonliear function with BP network.
hanshubijin
- 神经网络，非线性函数逼近。参数选择合适，训练序列得出权值，输出结果良好。-Neural networks, nonlinear function approximation. Select the appropriate parameters, weight training sequences obtained, the output is good.
BP_final
- 多层感知器MLP网络以及BP算法，实现了对非线性函数的逼近，matlab进行编程-failed to translate
BP-of-Nonlinear-
- 本源代码解决了可以实时对误差进行显示的增加动量项的BP神经网络对非线性函数的逼近。有一定的收敛效果，目前参数已经调好，只需反复运行即可。-The origin code to solve the momentum BP neural network can display real-time error on the approximation of nonlinear function. Convergence, the parameters have been fine, just can
2-2-2-4
- 建立一个径向基神经网络，对非线性函数y=sqrt(x)进行逼近，并作出网络的逼近误差曲线-The establishment of a radial basis function neural network to approximate the nonlinear function y = sqrt (x), and make the network approximation error curve
exfuzzy
- 利用T-S模糊神经网络对非线性函数进行逼近，已成功运行，有注释，对学习模糊神经网络帮助很大-Using TS fuzzy neural network for nonlinear function approximation, has been run successfully, Notes, a great help learning fuzzy neural network
GABP
- 详细介绍遗传算法，并将遗传算法与神经网络相结合，对非线性函数进行逼近。-Detailed genetic algorithms and genetic algorithms and neural networks combined, nonlinear function approximation.
RANEKF
- matlab程序，自己写的，仅供参考。 RANEKF算法是针对RAN算法网络收敛速度慢的缺点进行改进，例子为神经网络（RBF）对非线性函数的逼近。-matlab program, written for reference only. RANEKF algorithm disadvantage of slow the RAN algorithm network convergence speed improvements, for example, neural network (RBF)
sjwl
- 建立一个径向神经网络，对非线性函数逼近，作出斌逼近误差曲线-A radial neural networks, nonlinear function approximation, to make Bin approximation error curve
mybp
- 神经网络bp程序，可作为任意非线性函数的逼近器-Bp neural network program, as any nonlinear function approximation
BPDLX
- BP神经网络算法，非线性函数逼近，BP算法，函数逼近-BP neural network algorithm, nonlinear function approximation, BP algorithm, function approximation