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经典非线性系统教材《NonlinearSystems》中文版，本书内容按照数学知识的由浅入深分成了四个部分。基本分析部分介绍了非线性系统的基本概念和基本分析方法；反馈系统分析部分介绍了输入-输出稳定性
粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优matlab程序
粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常
通过分析matlab神经网络案例，研究了神经网络和遗传算法在BP分类器和RBF回归中的应用。通过粒子群算法进行寻优，实现了对非线性函数极值的准确寻找和优化。源码提供了对算法的详细解读和说明。
matlab个关于数据的极值点求取问题
异常点检测__ARIMA模型__时间序列中的4种常见异常：考虑 4 种特定的异常，分别是 innovational outlier (IO)，additive outlier (AO)，level s
基于时间分段Volterra级数表示的新型非线性宏建模
基于RBF网络的非线性滤波,采用matlab实现对数据的过滤,结果能很好拟合目标曲线，适合初学者学习研究
基于双线性系统理论的PWM整流器非线性控制
扩展Kalman 滤波(EKF) 是应用最广的非线性估计方法,然而它存在实现性差、计算量大、估计精度低等缺陷,这些问题起源于EKF 采用了Taylor 展开近似。在阐明非线性估计的本质,剖析EKF 等
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