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神经网络辨识非线性系统
神经网络辨识非线性系统
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神经网络
matlab
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一些关于利用神经网络来对非线性系统进行辨识的文献,大部分都是以MATLAB为工具,希望对大家有帮助
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利用BP神经网络进行非线性系统辨识.m
浏览:79
5星 · 资源好评率100%
利用BP神经网络进行非线性系统辨识详细MATLAB代码,详情可参考文章:https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/117520138
BP神经网络非线性系统辨识与模型参考自适应控制器设计
浏览:34
4星 · 用户满意度95%
内容包括:实例,文档分析,设计过程和MATLAB仿真程序。首先利用BP网络对以下非线性系统进行辨识,然后利用模型参考自适应方法,设计NNMARC控制器
神经网络非线性系统控制( neural network control of robot manipulator and nonlinear system)
浏览:163
神经网路机器人机构及非线性系统控制,介绍了控制器的设计思路与稳定性证明,还是很详细的,推荐一下
Matlab的RBF神经网络对非线性系统进行逼近-RBF神经网络对非线性系统进行逼近.rar
浏览:70
Matlab的RBF神经网络对非线性系统进行逼近-RBF神经网络对非线性系统进行逼近.rar RBF神经网络对非线性系统进行逼近
基于BP神经网络的系统建模辨识与预测仿真matlab程序
浏览:145
5星 · 资源好评率100%
基于BP神经网络对带有噪声的二阶系统的辨识预测,采用典型的三层网络拓扑结构即输入层、隐含层和输出层,利用最小均方误差和梯度下降法,通过误差的反向传播来不断调整系统的权值阈值,使网络输出不断地逼近实际系统的输出,仿真结果表明BP网络达到了预期辨识的精度效果,实现了非线性系统的辨识预测。
基于BP算法的系统辨识.pdf
浏览:186
三层 BP 网络能逼近任意的非线性函数, 并已成功地应用于非线性系统的辨识[1] 。由于在进行非线性系统辨识时的在线学习算 法是在每一时刻采集一个样本进行训练, 因此, 若训练速率小, 则训练过程相对稳定, 但耗时长; 若训练速率大, 则会引起学习模型 的振荡, 即碰到极小点也可能会很快跳出, 特别是当噪声存在时, 就振荡得更剧烈, 往往达不到必要的精度, 并影响辨识的速度。
基于神经网络的非线性系统辨识 (2006年)
浏览:170
基于神经网络实现了非线性系统的分析,给出了计算实例,实验结果表明了方法的有效性。
基于神经网络的切换非线性系统辨识.pdf
浏览:201
基于神经网络的切换非线性系统辨识.pdf
非线性系统辨识
浏览:135
4星 · 用户满意度95%
非线性系统辨识,Nonparametric.System.Identification.pdf
基于人工神经网络的非线性时变系统辨识研究
浏览:192
利用用神经网络的黑箱特性和能够以任意精度逼近非线性的特性辨识非线性系统
用matlab神经网络实现非线性识别
浏览:56
用matlab神经网络实现非线性识别 用matlab神经网络实现非线性识别
论文研究-非线性系统辨识方法研究.pdf
浏览:94
在辨识过程中,为了提高小波神经网络对非线性系统的辨识性能,使用一种改进粒子群优化算法对BP小波神经网络参数进行训练,求得最优值,达到对非线性系统辨识目的。在数值仿真中,与采用标准粒子群优化算法相比,结果...
基于RBF神经网络的非线性系统对象辨识.pdf
浏览:79
5星 · 资源好评率100%
基于RBF神经网络的非线性系统对象辨识.pdf
非线性动态系统的Wiener神经网络辨识法 (2009年)
浏览:63
提出了一种新的Wiener神经网络结构并将其应用于非线性动态系统辨识问题.首先,用Wiener模型对非线 性动态系统进行描述,将其分解成线性动态子环节串接非线性静态增益的形式.其次,设计一种新型的神经网络结 构,使网络权值对应于相应的Wiener模型参数;并推导了基于反向传播的网络权值调整方法.最后,通过网络迭代 训练,可同时得到线性动态子环节和非线性静态增益的模型参数.通过一个Wiener模型的
基于回归神经网络的非线性时变系统辨识
浏览:53
为克服基于前馈神经网络的非线性时变系统辨识算法存在需预先估计系统输入输出滞后阶数 的缺陷,提出一种基于回归神经网络的非线性时变系统的辨识算法。 针对现有的回归网络学习算法大多 采用梯度算法, 收敛速度缓慢问题,提出一种具有快速收敛性的扩展卡尔曼滤波学习算法, 大大提高了 学习收敛速度;并推导了一种基于单个神经元的局部化算法,减少了计算量。 仿真实例证明, 所提出的算 法是有效的。
系统辨识及神经网络
浏览:145
系统辨识及神经网络,simulink仿真模型,仿真代码
含有噪声的非线性系统辨识
浏览:67
噪声系统辨识噪声系统辨识噪声系统辨识噪声系统辨识
非线性系统模糊辨识的新方法
浏览:43
<p>提出一种新的基于 T 2 S 模型的模糊辨识方法, 其特点是考虑了样本距离和 “可线性化程度” 两<br> 个因素, 对模型的前后件参数同时辨识, 提高了辨识精度, 并提出规则 “置信度” 的概念, 实现了辨识的结<br> 构自适应。将该辨识器用于一类非线性系统的模糊辨识, 仿真结果验证了所提出方法的有效性。</p>
基于前向神经网络的时变非线性结构系统辨识快速递推最小二乘法.pdf
浏览:95
基于前向神经网络的时变非线性结构系统辨识快速递推最小二乘法.pdf
基于多种群遗传神经网络的非线性系统辨识.pdf
浏览:172
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基于神经网络的主气温系统辨识
浏览:184
(2)可以对本质非线性系统进行辨识。而且是通过在网络外部拟合系统的输入/输出,网络内部归纳隐含在系统输入/输出数据中的系统特性来完成,因此这种辨识是由神经网络本身实现的,是非算法式的。 (3)辨识的收敛...
matlab.zip_nonlinear fuzzy_神经网络 模糊控制_神经网络 非线性_辨识 控制_非线性系统
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关于神经网络非线性系统的辨识,模糊控制器等程序。
论文研究-基于Elman神经网络的非线性动态系统辨识.pdf
浏览:38
针对局部地形复杂、振荡强烈的函数优化精度难以提高的问题,提出一种自动调整邻域搜索范围和方向的自适应变邻域混沌搜索微粒群算法(AVNC-PSO)。优化初期首先由基本PSO算法进行粗调,当种群收敛于局部最优时,选择...
基于蚁群聚类算法的非线性系统辨识
浏览:56
基于T-S模型提出一种非线性系统的模型辨识方法.利用蚁群聚类算法进行结构辨识,确定系统的模糊空间和模糊规则数.在聚类的基础上,利用遗传算法辨识模糊模型的后件加权参数,得到一个精确的模糊模型,从而实现了参数辨识.仿真结果验证了所提出方法的有效性,表明该方法能够实现非线性系统的辨识,而且辨识精度较高.
bp.zip_BP神经网络 识别_神经网络辨识_系统辨识
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BP神经网络模式识别程序,非线性系统辨识
基函数下非线性系统的支持向量机辨识
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非线性状态空间时滞系统的辨识
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非线性状态空间时滞系统的辨识
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基于神经网络和遗传算法的智能PID控制.pdf
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基于支持向量基的非线性系统辨识.pdf
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基于模糊分类的模糊神经网络辨识方法及应用.caj
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基于模糊神经网络的系统辨识.caj
119KB
简论非线性系统的神经网络辨识.caj
53KB
燃料电池的模糊神经网络辨识建模与电压控制.caj
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基于小波神经网络的蒸汽发生器动态过程辨识.pdf
280KB
具有灰层的非线性神经网络辨识.caj
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基于广义T_S模糊辨识模型的混沌系统模糊控制.kdh
122KB
基于人工神经网络的非线性系统辨识.caj
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基于循环神经网络的辨识建模研究.caj
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基于神经网络的迟滞特性建模.pdf
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柔性机构非线性运动的神经网络辨识模型.caj
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模糊神经网络辨识和控制在非线性系统中的应用研究.kdh
109KB
基于模糊神经网络的辨识与控制技术的现状及展望.caj
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利用混合神经网络辨识Hammerstein模型的方法_英文_.caj
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基于神经网络辨识的熔融碳酸盐燃料电池建模.caj
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Gorlen-Boot
2013-01-15
神经网络区别于传统控制方式,在非线性系统中应用广泛,且效果理想。
学8止境
2014-01-11
不是很满意,不建议下载
u010886317
2013-05-31
论文质量较低
duhuijiang
2013-01-20
这些论文都来自一些学校的学报,论文质量较低
lanjinggy
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