一种基于T-S模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法

针对装甲车辆铅酸蓄电池健康状况影响因素复杂、难以准确预测的特点,提出了基于自适应神经网络模糊推理系统的蓄电池SOH预测模型。在确定模型的输入变量后,对其进行了MATLAB仿真和实测数据验证分析。结果表

针对无线通信系统中记忆非线性功率放大器预失真结构不足和精度不高等问题,提出了一种基于模糊神经网络模型识别的双环学习结构自适应预失真方法。该方法以实数延时模糊神经网络模型为基础,采用改进的简化粒子群优化

模糊规则是常用的表示不确定性知识的一种方法, 如果从领域专家那里获得的知识是以模糊规则 的形式表示的, 则可以通过上面介绍的方法将这些模糊规则转换为相应的模糊神经网络. 模糊神经网络 具有模糊规则求精

在提出广义模糊推理概念的基础上, 提出并分析了广义模糊径向基(RBF)神经网络模型, 给出 了该网络的广义学习算法。仿真结果验证了广义模糊RBF 神经网络模型具有良好的函数逼近能力, 所 提出的学习算

matlabs神经网络-基于模糊神经网络的水质评价算法。基于T-S模糊神经网络的水质评价算法，包含训练和测试数据mat文件 matlab代码

针对传统中值滤波算法不能很好地保护图像细节以及受严重噪声污染时性能急剧下降的情况，提出了一种新型的自适应模糊中值滤波算法。通过比较滤波窗口内像素点的灰度值与像素点灰度值的均值定义了模糊滤波系数，利用此

鉴于Larsen等人利用图形处理器（GPU）的多纹理技术做矩阵运算操作，以实现GPU在矩阵相乘方面的通用计算，提出一种利用GPU和CPU的协同处理模式，应用在基于层次聚类的动态近邻选择模型的聚类算法（

这是一个基于Matlab语言s函数的RBF网络自适应控制器的设计，可以方便的移植到其他系统！

一种基于神经网络的人脸检测算法

自动病理图像诊断是医学图像分析的一个重要课题,实现精确诊断的前提是提取健康与患病组织的形态特征。本文以深度神经网络为工具,提出一种增强卷积网络模型,通过训练一对互补的卷积神经网络,以优化病理图像诊断准