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基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制-RBF neural network-based identification of single neuron PID MRAC
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基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制-RBF neural network-based identification of single neuron PID model reference adaptive control
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基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制-RBF neural network-based identification of single neuron PID model reference adaptive control
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基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制 -Based on RBF Neural Network Identification of single neuron PID model reference adaptive control based on RBF Neural Network Identification of single neuron PID model reference adaptive control
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Unscented Kalman Filter (UKF) exemplified on FitzHugh-Nagumo neuron dynamics.
Voltage observed, currents and inputs estimated.
FitzHughNagumo.m is the main program which calls the other programs.
If you use these programs for your pu
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模拟人类实际神经网络的数学方法问世以来，人们已慢慢习惯了把这种人工神经网络直接称为神经网络。神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中，人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣，并且把神经网络这一重要特点看作是解决自动控制中控制器适应能力这个难题的关键钥匙之一。
-Since the actual neural network simulation of human mathematical methods available, it has grad
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通过Matlab基于BP神经网络实现数字0~9的识别。首先创建50个训练样本供网络学习，根据训练样本的特点确定输入层、输出层神经元个数，并确定隐含层神经元个数，完成对BP神经网络的设计；然后将训练样本输入BP网络中，完成对网络的训练；最后通过20个测试样本测试训练完成的网络性能，并显示识别结果。-Digital recognition based on BP neural network.First according to the characteristics of th
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基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制, 基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制(Single Neuron PID Model Reference Adaptive Control Based on RBF Neural Network Identification)
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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
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