暂无评论
BP(Back Propagation)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,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP
神经网络用于模式识别及MATLAB源代码matlab
自适应控制是实现自动控制的关键，本程序运用模糊神经网络实现自适应控制。
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
1）神经模糊系统——用神经元网络来实现模糊隶属函数、模糊推理，基本上（本质上）还是FLN。2）模糊神经系统——神经网络模糊化，本质上还是ANN。3）模糊-神经混合系统——二者有机结合。
matlab学习智能控制模糊控制神经网络控制
这是运行在matlab上的BP神经网络的代码,内部包含配套的示例数据,你可以很好的熟悉BP神经网络在matlab语言下如何编写
LM-BP神经网络的源代码,有注释,容易读懂
这是一个独立开发的基于MATLAB的神经网络成序原代码。看懂程序后中间的数据是可以修改用于训练自己所需要的神经网络的。
神经网络 反向传播 动量 自适应学习 课程设计 matlab 原代码 附设计文档
暂无评论