matlabBP神经网络非线性函数拟合

首先要建立数据集建立神经网络建立层与层之间的关系训练网络(四)可视化训练会得到如下图像：整体代码如下：

BP神经网络的基本原理.doc 单层人工神经网络应用示例.doc Matlab的神经网络工具箱实用指南.doc 神经网络PPT课件 神经网络函数.pdf初学者多看看，感觉不错

极限学习机非线性函数拟合代码

针对含有多个未知非线性项的非线性系统难于控制的问题,提出利用Chebyshev正交函数构建基于神经网络滤波器的控制器,并在权值学习误差有界和跟踪误差有界条件下,通过李雅普诺夫稳定性定理确定控制器的权值

非线性回归拟合

matlab非线性拟合课件，教你怎样熟练运用matlab进行非线性拟合处理

针对一类含有非匹配不确定性的块控型多输入多输出非线性系统, 提出一种基于反演技术和RBF 神经网络 的控制系统设计方案. 通过引入一种改进型的Lyapunov 函数, 避免了控制矩阵未知情况下可能出现

针对较强非线性的控制问题, 提出一种以RBF 神经网络为模型的多步预测控制方法. 构建多步预测模型, 并给出预测误差关于控制序列的雅可比矩阵的计算方法. 利用Levenberg-Marquardt(L

BP神经网络非线性拟合程序，带示例。BP（BackPropagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前

针对非线性非高斯时间序列，提出观测噪声服从隐马尔可夫模型(HMM)的径向基函数(RBF)神经网络(RBF．HMM)预测模型，并采用序列蒙特卡罗(SMC)方法实现基于RBF．HMM模型的时间序列在线预测