BP神经网络的非线性系统建模

BP神经网络逼近线性函数模型%建立BP神经网络%tranferFcn属性'logsig'隐层采用Sigmoid传输函数%tranferFcn属性'logsig'隐层采用Sigmoid传输函数%tran

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

国外的一篇论文 主要讲神经网络自适应控制这一块

提出了一种用多层神经网络对图像进行非线性分割的方法,讨论了所用多层神经网络的学习速度的改进与训练样本的选择方法。实验表明,该多层神经网络系统可用于实时图像分割,并能获得很好的结果。

Using BP neural network to approximate nonlinear functions (without using network toolbox)

利用Matlab神经模糊推理系统y=0.5*sin(pi*x)+0.3*sin(3*pi*x)+0.1*sin(5*pi*x)非线性函数进行逼近

使用物理基础理论方法实现

RBF神经网络-非线性回归分析，matlab代码，值得学习，欢迎下载

人工神经网络进行方程求解，主要是非线性方程的求解，工科学上的使用

小波神经网络在动态系统建模中的应用 建模 动态系统