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各种神经网络 程序
- 压缩文件包中有 30多个 关于神经网络 系统辨识的 程序 。内容很全，很精
matlabsimulink
- 《MATLAB控制系统仿真与实例详解》一书的光盘源码。图书简介：本书详细地讲解了MATLAB 7.x的功能与相关操作以及MATLAB在控制系统中的仿真应用。本书内容包括控制系统仿真基础、MATLAB程序设计语言基础、控制系统理论基础、Simulink交互式仿真环境、控制系统建模、线性控制系统的分析与仿真、PID控制系统设计及仿真、最优控制系统设计、鲁棒控制系统设计、神经网络系统设计及其MATLAB实现、模糊控制系统设计和系统辨识。 -" MATLAB Control System S
identification
- 用神经网络对具有随机噪声的二阶系统模型进行辨识.-Using neural network with random noise of the second-order system identification model.
NN
- 利用神经网络进行系统辨识和逆辨识的程序，可以供大家参考。-The example programme of neural network for system identification and inverse system identification.
bianshi2
- 一个复杂系统神经网络辨识,采用改进BP算法对随机噪声的二阶系统进行模型辨识,效果挺好的.-A complex neural network system identification, using BP algorithm to improve the random noise of the second-order system identification model, the effect of the good.
wavelet
- 小波神经网络实现非线性系统辨识-non-linear system identification by wavelet
SystemIdentify
- 利用神经网络对输入的Ｍ序列进行线性离散系统辨识，及其改进算法-The use of neural network input M-sequence of linear discrete-time system identification, and its improved algorithm
feedback
- 利用神经网络中的elman网络对[-0.5 0.5]间随机信号进行系统辨识-Using elman network in the neural network ，for [-0.5 0.5] between the random signals, system identification
five
- 1.BP神经网络进行模式识别 2.用BP网络对非线性系统进行辨识 3.一个神经网络PID控制器 4.图像处理的PCA算法 5.图像处理的穷举算法-1.BP neural network pattern recognition 2. Using BP network identification of nonlinear systems 3. A neural network PID controller 4. The PCA algorithm for image process
chap9
- 神经网络控制，基于神经网络的系统辨识，神经网络与其他算法相结合，控制系统的故障诊断-Neural network control, system identification based on neural networks, neural networks combined with other algorithms, control system fault diagnosis
BP_identification
- BP神经网络用于系统辨识的例子，给出了程序和结果-BP network used for system identification
Robot-program
- 《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》一书所有的matlab仿真程序。本书系统地介绍了机器人控制的几种先进设计方法，是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。全书以机器人为对象，共分10章，包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑膜控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划。-" Robot Control System Design and MATLAB simulation,"
BPbianshi
- 阶跃响应曲线下的bp神经网络的系统辨识，效果良好，能很好的辨识系统。-Bp step response curve of the neural network system identification, good results can be a good identification system.
k22
- 神经网络的在线参数修正及系统辨识在非线性系统中的应用(Online parameter modification of neural network and application of system identification in nonlinear system)
code
- 该例程借助神经网络辨识非线性系统的输入输出特性(The neural network is used to identify the input and output characteristics of nonlinear systems)
corbeppjnd
- 这是一个模型系统辨识的源代码,可以确定过程系统的参数,()
基于最小二乘法RBF神经网络MATLAB程序
- 基于最小二乘法RBF神经网络MATLAB程序，采用最小二乘法及RBF神经网络完成系统辨识(RBF neural network MATLAB program based on least square method, using least square method and RBF neural network to complete system identification)
MATLAB神经网络30个案例分析代码
- 对于神经网络系统辨识，采用MATLAB进行仿真验证(For neural network system identification, MATLAB is used for simulation verification)
系统辨识及其MATLAB仿真
- 对动态系统辨识理论做了概括性的介绍，包含了常用的非参数系统辨识方法和参数辨识方法，并将神经网络人工智能算法应用到复杂系统参数识别，适用于系统控制、参数识别与数据预测等领域的学习。传统方法与现在智能算法都配有实例，每个代码文件都有详细注释。(This paper gives a general introduction to the dynamic system identification theory, including commonly used non-parametric system
系统建模
- 1.批量最小二乘法算法（也称最小二乘的一次性完成辨识算法） 2.递推最小二乘法算法，应用递推算法对参数估计值进行不断修正,以取得更为准确的参数估计值。 3.粒子群算法(PSO)。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．PSO的优点在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。 4.BP神经网络，各个神经元仅接收来自前一级的输出，经神经元处理后的信息将输出至下一级，网络中没有反馈，即前一级神经元不会接受后一级神经元的输出。 water tank是原始数据（双容