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FLch7FNNeg3
- 模糊神经网络解耦MATLAB程序，系统辨识中有用，希望对大家有帮助
Systemidentificationandneuralnetwork
- 主要内容： 【1】随机序列产生程序 【2】白噪声产生程序 【3】M序列产生程序 【4】二阶系统一次性完成最小二乘辨识程序 【5】实际压力系统的最小二乘辨识程序 【6】递推的最小二乘辨识程序 【7】增广的最小二乘辨识程序 【8】梯度校正的最小二乘辨识程序 【9】递推的极大似然辨识程序 【10】Bayes辨识程序 【11】改进的神经网络MBP算法对噪声系统辨识程序 【12】多维非线性函数辨识程序的Matlab程序 【13】
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
matlab
- 关于神经网络非线性系统的辨识，模糊控制器等程序。-With regard to neural network, nonlinear system identification, fuzzy controller and other procedures.
matlab
- 【1】随机序列产生程序 【2】白噪声产生程序 【3】M序列产生程序 【4】二阶系统一次性完成最小二乘辨识程序 【5】实际压力系统的最小二乘辨识程序 【6】递推的最小二乘辨识程序 【7】增广的最小二乘辨识程序 【8】梯度校正的最小二乘辨识程序 【9】递推的极大似然辨识程序 【10】Bayes辨识程序 【11】改进的神经网络MBP算法对噪声系统辨识程序 【12】多维非线性函数辨识程序的Matlab程序 【13】模糊神经网络解耦M
FPID_control_Identified_Model_V
- 实际系统辨识高增益一阶系统的PID型模糊控制，可是小论文的资料！欢迎交流！-Identification of the actual system of high-gain first-order system PID fuzzy control, but little information on the paper! Welcome to exchange!
fmid
- 模糊建模工具箱，使用模糊聚类方法对系统进行辨识-Fuzzy modeling toolbox
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,"
matlabgongchengkongzhigongjuxiang
- 详细介绍了MATLAB与控制工程相关的6个基础工具箱：系统辨识工具箱、控 制系统工具箱、鲁棒控制工具箱、模型预测控制工具箱、模糊逻辑工具箱和非线性控制设计模块。同时提供了MATLAB的一些基础知识。-Details related to MATLAB and Control Engineering of the six basic kit: System Identification Toolbox, Control System Toolbox, Robust Control Toolbo
FLch7FNNeg3
- 第七章的模糊神经网络解耦MATLAB程序 例7.3 用隶属函数型神经网与模糊控制融合的解耦程序（FLch7FNNeg3.m） 是侯媛彬和汪梅的系统辨识课本上第七章的的实验。 -Chapter VII of the fuzzy neural network decoupling Example 7.3 with the MATLAB program membership function neural network and fuzzy control integration of t
Identification-Method-for-MIMO-OFDM-
- 对于多输入多输出系统, 传统的基于训练序列的信道辨识方法为跟踪信道的变化, 必须 发送大量冗余信息, 传输效率较低 而基于子空间的纯盲方法又带有不可避免的模糊性, 辨识结果 精度不够。在子空间法的基础上, 利用少量训练符号估计出模糊矩阵, 以此矫正子空间法得到的结 果。仿真结果显示: 在保证辨识精度的前提下, 该方法减少了训练符号等冗余, 提高了传输效率。-In o rder to t rack the channel variat ion of MIMO OFDM
DFNN
- 动态模糊神经网络应用中的非线性系统辨识的源程序代码，希望有用处啊！-Dynamic fuzzy neural network applications in nonlinear system identification of the source code useful!
GAPfuzzyRBF
- 采用遗传算法对模糊RBF神经网络进行优化，并用于非线性系统辨识。-The genetic algorithm optimized fuzzy RBF neural network for nonlinear system identification.
mohuNNE
- 运用广义模糊神经网络辨识系统并对系统进行自适应控制仿真-NNE and self-adaptive control
last-program
- 视频图像增强是数字图像处理的基本内容之一。随着视频监控系统的广泛应用，对该技术的研究也显得越来越重要。视频图像增强是图像增强技术的一种，在处理过程中先将视频分解成图片帧，然后对帧进行处理，包括降噪、突出所需细节、模糊等。视频图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息。这类处理是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更适合于人的视觉特性或机器识别系统，视频图像增强处理并不能增加原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，使处理后的图像对某些特定的应用
SOFCMAC
- 任意维输入，自定义输出维数的SOFCMAC（自组织模糊小脑神经网络），实际上是一种将Kohonen网络的思想用于模糊CMAC的方法。参考文献是自组织模糊CMAC神经网络及其非线性系统辨识_王源。-SOFCMAC (self organizing fuzzy cerebellar neural network) with arbitrary dimension input, which is actually a kind of method for fuzzy CMAC with Kohonen
chap7
- 模糊系统辨识，有关倒立摆模糊控制，自适应模糊控制等等。(Fuzzy system identification, fuzzy control of inverted pendulum, adaptive fuzzy control and so on.)