演示如何利用 BP 神经网络进行非线性系统建模和非线性函数拟合，提供实际案例文件供参考。
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针对系统建模仿真进行相关的理论学习和指导ng)。(Identification)20702020045(1)1.1(1)1.1.11.1.2(2)1.1.31.1.4(4)1.1.5(6)1.1.6(
常用的高次非线性拟合matlab源代码，内含一次二次和非线性拟合的教程，还有部分神经网络的源代码
使用分段非线性逼近算法计算超越函数,以神经网络中应用最为广泛的Sigmoid函数为例,结合函数自身对称的性质及其导数不均匀的特点提出合理的分段方法,给出分段方式同逼近多项式阶数对逼近结果精度的影响。完
本文使用matlab编写了一个案例来说明如何利用BP神经网络结合遗传算法来进行非线性函数拟合的问题。首先介绍了BP神经网络和遗传算法的基本原理和概念，然后详细解释了如何将这两种算法结合起来，以提高拟合
基于Pseudo-Partial-Derivative(PPD)的概念动态线性化非线性系统,利用集结方法处理未来预测时刻的PPD,实现了非线性系统的自适应预测函数控制.所给算法的预测模型只与当前时刻的
双线性系统非线性传递函数矩阵的计算公式，对于mimo的双线性系统，计算其传递函数
针对一类带有未建模动态的非线性纯反馈系统, 利用神经网络逼近能力, 提出一种自适应动态面控制方案. 通过在传统后推设计中引入一阶滤波器, 避免了对虚拟控制反复求导而导致的计算复杂性问题. 利用Youn
Experiment 1 Characteristic test of random signals after passing through linear systems and nonlinea
信号与线性系统的全套课件ppt，适合工科类大学生自学或复习。
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