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搜索资源 - inverse neural network
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提出一种新的算法：逆主元法，利用高斯点扩展函数的特性，在径向基神经网络的模型下，对图像进行盲目复原。-a new algorithm : inverse main element method using Gaussian point spread function of the characteristics the RBF neural network model, the image blind rehabilitation.
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利用神经网络进行系统辨识和逆辨识的程序，可以供大家参考。-The example programme of neural network for system identification and inverse system identification.
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基于神经网络在线辨识的自适应逆振动控制技术。可以有效地应用到非线性系统的控制。-Line identification based on neural network adaptive inverse vibration control technology. Can be effectively applied to nonlinear system control.
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神经网络直接逆控制在无人机飞控系统中的应用-Neural network direct inverse control in UAV Flight Control System
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本例采用vc编程实现BP神经网络，程序将涉及到梯度下降法、函数求逆，以及偏导数的实现。-In this case using vc BP neural network programming, the program will involve the gradient descent method, the inverse function, as well as the realization of partial derivatives.
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基于遗传优化小波神经网络逆模型的油水测量Wavelet neural network based on genetic optimization of the inverse model of water measurement-Wavelet neural network based on genetic optimization of the inverse model of water measurement
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使用類神經網路法進行inverse-preisach計算-Using neural network computing method inverse-preisach
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粗糙_神经网络逆模补偿的发电机励磁复合控制Rough _ neural network inverse model compensation generator excitation control-Rough _ neural network inverse model compensation generator excitation control
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粗糙_神经网络逆模补偿的发电机励磁复合控制Rough _ neural network inverse model compensation generator excitation control-Rough _ neural network inverse model compensation generator excitation control
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机器人逆动力学神经网络建模Robot inverse dynamics modeling with neural network-Robot inverse dynamics modeling with neural network
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BP神经网络设计自适应逆控制器，实现无模型控制-BP neural network design adaptive inverse controller, model control
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RBF 神经网络 Pseudo Inverse -RBF neural network Pseudo Inverse
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BP神经网络，用于辨识系统逆模型。模型为汽车动力学模型实时参数。-BP neural network recognition system inverse model. The model for real-time vehicle dynamics model parameters.
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(1)针对在线计算量大这一缺陷，将预测控制中的柔化输出信号的思想推广到柔化输入信号，使得约束条件被简化为仅对当前控制量的约束，可以直接计算得出；同时该方法避免了求逆矩阵，大大减小了计算量，并能够保证控制算法的可行性和良好的控制性能。
(2)针对传统算法中设计参数整定困难这一缺点，应用基于BP神经网络变参数设计的广义预测控制算法，实现了对控制量柔化参数的在线调整。
(3)利用带有遗忘因子的最小二乘法对系统辨识。本文通过仿真发现该方法对于Hénon混沌系统并不完全适用，可考虑利用其他优化系统
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极限学习机[1](Extreme Learning Machine,
ELM)是在单隐层神经网络(Single hidden Layer Feed-forward Neural networks, SLFNs)基础上提出的一种高效的学习方法。不同于传统的神经网络，
ELM 中所有的隐层参数均为随机产生，而不需要烦琐的迭代过程；其输出权值则通过求解矩阵的广义逆得到。因此，相较于传统的SLFNs，在保证学习性能的基础上，ELM 的训练速度得以显著提升。-Extreme Learning Ma
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neural network inverse linear control 4
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neural network inverse linear control two
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neural network nonlinear inverse control 4
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飞行边界保护系统设计文献，包括神经网络，动态逆，预测控制-The literature about protection sysytem of UAV.Including neural network,Dynamic inverse and MPC.
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artificial neural network RBF
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