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matlab建立两个隐含层的代码-NARMA-L2:使用多个NARMA-L2模型的非线性系统建模和控制的神经网络的C++11实现
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2021-05-26
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matlab建立两个隐含层的代码使用多个NARMA-L2模型的数据驱动的非线性系统识别和控制 该存储库为固定结构的前馈神经网络提供了自制的C ++代码,以使用实验输入输出数据来识别(近似)NARMA-L2模型。 有关NARMA模型,NARMA-L2模型以及基于多个NARMA-L2模型的控制的更多详细信息,请参阅我们的论文。 NARMA-L2模型的网络结构如下所示。 请注意,该项目主要是从头开始使用像C ++这样的困难语言来练习神经网络的开发。 在我们的论文中,我们实际上是使用MATLAB神经网络工具箱构建网络的,该工具箱比基于C ++的实现要复杂得多,但效率较低。 由于其更先进的训练算法,MATLAB工具箱的拟合性能比这种简单的实现要好。 如果您想要行业级的网络工具,则建议使用PyTorch或TensorFlow。 特征 该神经网络从头开始用C ++编码,而不是依赖于现有的库(例如MATLAB神经网络工具箱或TensorFlow) ,从而使其成为专门为NARMA-L2模型识别和控制而设计的轻巧且自包含的工具。 由于通过正确使用线性代数库进行了完全矢量化,因此此实现非常有效。 可以任意指
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NARMA-L2-master.zip (20个子文件)
NARMA-L2-master
.gitignore 5KB
LICENSE 1KB
doc
NARMA-L2 network model implementation.docx 70KB
NARMA-L2-network-model-implementation.pdf 131KB
img
NARMA-L2.png 90KB
trainingloss.png 12KB
trainingset.png 17KB
testset.png 21KB
README.md 5KB
NARMA-L2
core
core.vcxproj 6KB
activation.h 1KB
NARMAL2Network.cpp 10KB
core.vcxproj.filters 2KB
NARMAL2Network.h 6KB
statistics.h 492B
util.h 1013B
activation.cpp 1KB
main.cpp 3KB
layer.h 1KB
NARMA-L2.sln 1KB
共 20 条
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