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- BP神经网络已广泛应用于非线性建摸、函数逼近、系统辨识等方面，但对实际问题，其模型结构需由 实验确定，无规律可寻。简要介绍了利用 Matlab语言进行 BP网络建立、训练、仿真的方法及注意事项。
invertedpendulum
- 倒立摆是一种复杂、时变、非线性、强耦合、自然不稳定的高阶系统，许多抽象的控制理论概念都可以通过倒立摆实验直观的表现出来。基于人工神经网络BP算法的倒立摆小车实验仿真训练模型，其倒立摆BP网络为4输入3层结构。输入层分别为小车的位移和速度、摆杆偏离铅垂线的角度和角速度。隐含层单元数16个。输出层设置为1个输出单元。输入层采用Tansig函数，隐含层采用Logsig函数，输出层采用Purelin函数。用Matlab 6.5数值计算软件对模型进行学习训练，并与线性反馈控制逻辑算法对比，表明倒立摆控制B
bp
- 用bp人工神经网络来逼近非线性函数-With bp artificial neural network to approximate nonlinear functions. . . . . .
BPneuralnetwork
- 利用BP神经网络建立非线性系统模型，实现非线性函数拟合-BP neural network using a nonlinear system model, to achieve non-linear function fitting
RBF
- 运用常规的PID控制算法很难达到人们所要求的控制效果。采用改进的BP神经网络算法进行改进具有以任意精度逼近非线性函数的能力，而且通过它的自身的学习，可以找到某一最优控制率下的PID控制器参数，使其具有更好的鲁棒性和自适应的能力。-Using conventional PID control algorithm is difficult to live up to the required control effect. The improved BP neural network algorit
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- 这是一个matla程序，用BP神经网络实现非线性函数的拟合-This is a matla program, with the BP neural network nonlinear function fitting
nonlinear-systems
- BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-BP neural network modeling of nonlinear systems- non-linear function fitting
Genetic-algorithm
- 本程序使用遗传算法优化BP神经网络来进行非线性函数拟合-This program uses genetic algorithms to optimize the BP neural network for nonlinear function fitting
Non-linear-function-fitting
- 非线性函数拟合——利用遗传算法来优化BP神经网络，利用神经网络开发包实现图形化的神经网络模拟，使得神经网络原理更直观，可用于教学，也可用于实际神经网络训练，内附详细帮助文件。-Non-linear function fitting- using genetic algorithms to optimize the BP neural network, neural network development package to implement graphical neural network
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.
BPnh
- BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合 保证可用-BP neural network modeling of nonlinear system with nonlinear fitting function can be guaranteed
BP1
- 案例2 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-The BP neural network of nonlinear system modeling-nonlinear function fitting
GABP
- 采用遗传算法来优化BP神经网络参数，并实现非线性函数的拟合-Using genetic algorithms to optimize the BP neural network parameters, and nonlinear function fitting
BP-of-Nonlinear-2
- 利用带动量项的改进ＢＰ神经网络算法对非线性函数进行拟合。通过验证函数，可以对训练好的数据进行验证。-Driven by the amount of improved BP neural network algorithm to fit the nonlinear function. Validated by the validation function, can be trained data.
BP1
- 采用BP神经网络逼近非线性函数,matlab源码实现，易于初学者理解，简单实用。-nonliear function by BP network approximatinon
feixianxinghanshu
- 这是一个关于BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-This is a nonlinear system modeling on BP neural network- a nonlinear function fitting
BP.network
- 利用BP神经网络实现非线性系统建模非线性函数拟合。-Using BP neural network for nonlinear system modeling nonlinear function fitting
hm656
- 信号处理中的旋转不变子空间法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。- Signal Processing ESPRIT method, BP neural network function fitting and pattern recognition, Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations.
biugie_v73
- BP神经网络用于函数拟合与模式识别，关于非线性离散系统辨识，对HARQ系统的吞吐量分析。- BP neural network function fitting and pattern recognition, Nonlinear discrete system identification, HARQ throughput analysis of the system.
PSOTrainBP
- BP神经网络容易陷于局部极小值，PSO算法在无约束非线性函数优化方面性能优越，通常可以直接找寻到全局最优解，即使不能搜多到全局最优解，也距离全局最优点不远。当然，基本PSO算法陷入局部极值也是有的。对于这个缺点目前还没有找到比较有效、省市的解决方案。本案例实现利用PSO算法和BP算法共同训练神经网络，先将网络进行PSO算法训练，然后BP算法接着进行小范围精细搜索，PSO算法训练神经网络的本质就是将输出误差函数（即能量函数）看成目标函数，PSO对能量函数进行全局寻找最小值。(BP neural n