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bpxor
- BP算法实现异或问题,采用S型函数的前向多层神经网络及其逆推学习算法-BP algorithm differences or problems, use of the S-Function to the multilayer neural networks and learning algorithms Backstepping
BP(vb实现)
- BP神经网络，用vb写的，包含传统BP网络S型函数和传统BP网络ATN型函数-BP neural network, using vb written in the traditional BP network includes S-type function and the BP-function network ATN
bp_proj
- BP网络是一种多层前馈神经网络，其神经元的变换函数是S型函数-BP is a multilayer feed-forward neural network, neurons in the transformation function is S-type function
HexStrToInt
- 函数 long StrToData(CString strData,int jz) 功能：字符串转为正整数值 [字符串可为2-16]任意进制数值字符串 返回：长整型数值 参数：strData 为将要转换的字符串 参数：jz 为字符串的进制 如： CString s s=\"FFA6\" long data=StrToData(s,16) 则：data的值为：65446 用法：将
bpxor
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bp1
- 两层BP神经网络训练加权系数 隐含层取S型传输函数 输出取线性传输函数-Two-tier training BP neural network hidden layer weighting coefficient from S-transfer function output from the linear transfer function
nmctrapch
- 求模糊控制器的梯型隶属函数优化后的最小目标值 请大家指教-Ladder for the fuzzy controller membership functions optimized minimum target U.S. advice please
Generic-function
- 泛型函数: 总结：使用标准模板库 (STL) C++标准库提供了更为安全，更为灵活的数据集处理方式。 STL的最主要的两个特点：数据结构和算法的分离，非面向对象本质。 访问对象是通过象指针一样的迭代器实现的；容器是象链表，矢量之类的数据结构，并按模板方式提供； 算法是函数模板，用于操作容器中的数据。由于STL以模板为基础，所以能用于任何数据类型和结构。-Generic function: Summary: Using
Additive.m
- 计算无线通信网络的效用值。采用s型函数，具备2个可调参数，分别控制中值和弹性。-The calculation of the wireless communication network utility value. S function, with two adjustable parameters, respectively, to control the value and flexibility.
bp-example
- 利用两层BP神经网络训练加权系数。隐含层的激活函数取S型传输函数，输出层的激活函数取线性传输函数-Weighting factor of two layers of BP neural network training. The hidden layer activation function to take the S-shaped transfer function, the output layer activation func
vb--bp
- S型激励函数，ATN激励函数，带有样本，两种激励函数的不同效果-S-type activation function, ATN activation function, with samples of two different effects of activation function
ex2_19
- 利用两层BP神经网络完成函数逼近。隐含层的激活函数取S型传输函数，输出层的激活函数取线性传输函数-Two layer BP neural network using function approximation. The S transfer function of the hidden layer activation function, the output layer activation function of linear t
li1
- 请用多层感知器（MLP）神经网络误差反向传播（BP）算法实现异或问题（输入为，要求可以判别输出为0或1），并画出学习曲线。其中，非线性函数采用S型Logistic函数。-Please use the Multilayer Perceptron (MLP) back propagation neural network (BP) algorithm XOR problem (input is required to determine t
fuzzy-control
- 搭建simulink仿真框图，使用sisotool工具箱对对象传递函数进行PID参数整定。由上面所得到的PID控制器中PD部分的控制经验可获取模糊控制器的控制规则，设计Mamdany型模糊控制器和T-S型模糊控制器。 -Build a simulink simulation diagram, use sisotool toolbox object transfer function PID parameter tuning. PD co
S
- Sigmoid函数, 可以在一些程序里面直接调用的S型函数实现过程(this Sigmoid function can be used in some situation where you need apply it.)
bppid_S函数
- bp神经的S型函数，开发与matlab平台，可以借用于相关算法的训练学习。(BP neural S function, developed and MATLAB platform, can be used for the training of related algorithms learning.)
仿真例题1
- 通过利用MATLAB S型函数实现对参数的自适应控制，即是说，估计参数收敛到真实值，输出误差收敛到0(By using the MATLAB S function to realize the adaptive control of the parameters, it is said that the estimated parameter converges to the real value, and the output err
作业型ROV
- 水下机器人PD控制。使用了s函数搭建了一个简单地ROV模型(the vehicle control by PD)