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模糊技术与神经网络技术选编
- 模糊技术与神经网络技术选编-fuzzy and neural network technology Selected
模糊技术与神经网络技术选编
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神经模糊与软运算
- 如果你看过神经模糊与软运算这本书,相信你一定想得到它的源代码.-neuro-fuzzy and soft computing this book, I believe you must get the source code.
adapterSystemPaper
- 论文标题:自适应模糊系统在手写体数字识别中的应用研究 作者:张镭 作者专业:计算机软件人工智能 导师姓名:黄战 授予学位:硕士 授予单位:暨南大学 授予学位时间:19990501 论文页数:59页 文摘语种:中文文摘 分类号:TP18 TP391.4 关键词:手写体数字 自适应 模糊逻辑 神经网络 模式识别 摘要:该文针对模式识别的特点,构造了适合于模式识别问题的自适应模糊系统,对三种
Measure_of_Medium_Truth_Scale_and_Its_Application(
- 国内中介数学系统的最新研究，用中介真值程度函数替代模糊数学的隶属函数，能够更加自然的表示模糊现象，如果与神经网络结合其性能会优于模糊神经网络。此为论文2。-Domestic intermediary mathematical system the latest research, using the intermediary function of the degree of truth value of alternative fuz
lubang
- 电液伺服系统的动态递归模糊神经网络辨识与鲁棒控制研究 优秀的博士论文-Electro-hydraulic servo system dynamic recurrent fuzzy neural network identification and robust control of outstanding doctoral thesis research
2008080216445433(1)
- 模糊神经网络的方仿真与功能实现，以及模糊隶属寒舍的设置-Fuzzy neural network simulation and functional side realize, as well as the fuzzy membership settings my house
GAP-RBF
- 模糊神经网络逼近与分类，模糊规则提取，快速增长与删减网络。-Fuzzy neural network approximation and classification, fuzzy rule extraction, with the deletion of the rapid growth of the network.
GGAP-RBF
- 模糊神经网络实现函数逼近与分类，实现模糊规则的提取。-Fuzzy neural network function approximation and classification, to achieve the extraction of fuzzy rules.
OS-ELM
- 模糊神经网络实现函数逼近与分类，实现模糊规则的提取。-Fuzzy neural network function approximation and classification, to achieve the extraction of fuzzy rules.
ELM_DE
- 模糊神经网络实现函数逼近与分类，实现模糊规则的提取。-Fuzzy neural network function approximation and classification, to achieve the extraction of fuzzy rules.
PSOtoolbox
- 微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其
matlabsimulink
- 《MATLAB控制系统仿真与实例详解》一书的光盘源码。图书简介：本书详细地讲解了MATLAB 7.x的功能与相关操作以及MATLAB在控制系统中的仿真应用。本书内容包括控制系统仿真基础、MATLAB程序设计语言基础、控制系统理论基础、Simulink交互式仿真环境、控制系统建模、线性控制系统的分析与仿真、PID控制系统设计及仿真、最优控制系统设计、鲁棒控制系统设计、神经网络系统设计及其MATLAB实现、模糊控制系统设计和系统辨识。
beiyesifenbu
- 分类判别中，bayes判别的确具有明显的优势，与模糊，灰色，物元可拓相比，判别准确率一般都会高些，而BP神经网络由于调试麻烦，在调试过程中需要人工参与，而且存在明显的问题，局部极小点和精度与速度的矛盾，以及训练精度和仿真精度间的矛盾，等，尽管是非线性问题的一种重要方法，但是在我们项目中使用存在一定的局限，基于此，最近两天认真的研究了bayes判别，并写出bayes判别的matlab程序，与spss非逐步判别计算结果一致。-Classif
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- 一级倒立摆的模糊控制与神经网络控制。Simulink仿真环境。使用说明：在使用模糊控制时先把*.fis导入workspace，否则无法运行。-An inverted pendulum fuzzy control and neural network control. Simulink simulation environment. Usage: in the use of fuzzy control to import*. fis fi
mohushenjing
- 模糊神经网络，是模糊与神经网络结合而成，对与某些问题更加符合实际-Fuzzy neural networks, fuzzy and neural network is a combination of
BP_FUZZY
- BP神经网络与模糊控制的联合控制程序，你一定能有所收获的-BP neural network and fuzzy control, joint control procedures, you will be able to be harvested
DATAFUSION
- 借用模糊控制策略 ,与改进的BP 神经网络算法结合对其进行数据融合。在仿真中取得了比已往算法更高的精度 ,控制策略制定准确、 可靠。是一种较有潜力的多传感器数据融合方法。-Data fusion
第10章 模糊逼近算法
- RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程类似，两者的主要区别在于各使用不同的作用函数。BP网络中隐层使用的是Sigmoid函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络；而RBF网络中的作用函数是高斯基函数，其值在输入空间中有限范围内为非零值，因为RBF网络是局部逼近的神经网络。(The learning process of RBF networks is similar to the learning p
21ic下载_模糊控制与神经网络
- 模糊与神经网络的控制，针对控制的原理介绍，控制方式的实现(Fuzzy and neural network control, for the control principle, the realization of control mode.)