基于TS模型的模糊神经网络

简要介绍结合了神经网络的模糊PID控制器所具有的优越性

基于模糊神经网络的锅炉汽包水位控制研究，对研究模糊神经网络的朋友有帮助

基于BP神经网络的高斯模糊图像复原方法，结合BP神经网络的良好非线性逼近功能，复原高斯模糊图像，较传统复原方法更优

为对公交车辆驾驶人员的不良驾驶行为实施主动安全管理,基于车辆行驶姿态数据与车辆姿态判别标准,提出了车辆运行姿态与驾驶人员的不良驾驶行为的模糊神经网络关联性分析与判别方法.在该方法的模型参数标定与验证过

基于递归模糊神经网络的PEMFC温度控制研究

利用动态模糊神经网络测量电力谐波幅度,采用误差下降率调节模糊神经网络的结构,同时用分级学习方法调节模糊神经网络参数,使神经网络结构呈现动态变化,结构紧凑,避免了过拟合及过训练现象,提高了系统的泛化能力

基于LSTM的神经网络语言模型，使用python实现以及Theano框架

模糊化接口（Fuzzification）模糊化接口主要将检测输入变量的精确值根据其模糊度划分和隶属度函数转换成合适的模糊值。为了尽量减少模糊规则数，可对于检测和控制精度要求高的变量划分多(一般5一7个

MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型-MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型.pptMATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型

Matlab神经网络与模糊控制-神经网络与模糊控制.part3.rar 神经网络与模糊控制