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MATLAB神经网络

MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结,充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求,保证每一个案例都与实际课题相结合。读者调用案例的时候,只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据,即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问,可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流,作者每天在线,有问必答。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序),包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。《MATLAB神经网络30个案例分析》可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍,同时对广大科研人员也有很高的参考价值。[1]
  • 基于S函数的RBF神经网络PID控制器

      RBF神经网络在分类问题中得到了广泛的应用,尤其是模式识别的问题。许多模式识别实验证明,RBF具有更有效的非线性逼近能力,并且RBF神经网络的学习速度较其他网络快。本文在具有复杂控制规律的S函数构造方法的基础上,给出了基于MATLAB语言的RBF神经网络PID控制器,及该模型的一非线性对象的仿真结果。

    标签: RBF PID S函数 神经网络 控制器

    上传时间: 2016-05-19

    上传用户:子夜青衫

  • 神经网络遗传算法函数极值寻优

    基于matlab。 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以确切寻找函数极值,这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。

    标签: 神经网络 函数 算法

    上传时间: 2016-10-24

    上传用户:雨后深山

  • 神经网络算法源代码

    本程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件,得到均方误差,并画出预测数据和原数据的对比图。此程序运用到了很多Matlab编程中常用到的表达方式,还有一些神经网络编程的基本概念的表达,如归一化的表达。

    标签: 神经网络算法 源代码

    上传时间: 2017-01-03

    上传用户:tju1895

  • som神经网络-matlab

    文件中包括三个.m文件,实现som神经网络的创建、训练。

    标签: som matlab

    上传时间: 2017-05-17

    上传用户:denomination

  • BP神经网络语音特征信号分类

    关于神经网络分类的代码,包含测试数据,使用MATLAB编写的代码,包含两个文件,四个测试数据

    标签: BP神经网络 语音 特征 信号 分类

    上传时间: 2018-01-11

    上传用户:zl187638

  • RBF神经网络

    matlab,PSO-RBF神经网络的训练模型,可以参考学习

    标签: RBF 神经网络

    上传时间: 2019-12-03

    上传用户:dadashizi

  • 神经网络设计+.+美国+Hagan.清晰版

    本书主要讲述神经网络的基本概念,介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。全书分19章,内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的Hebb学习、Widrow—Hoff学习算法、反向传播算法及其变形、联想学习、竞争网络、Grossberg网络、自适应谐振理论和Hopfield网络。书中注重对数学分析方法和性能优化的讨论,强调神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。同时本书包含大量例题、习题,并配有基于MATLAB软件包的“神经网络设计演示&

    标签: 神经网络

    上传时间: 2022-06-21

    上传用户:默默

  • 人工神经网络原理及仿真实例---机械工业出版社

    木书以神经网络结构为主线,以学习算法为副线,详细介绍了神经网络结构和算法步骤,并给出实例和练习,目的是使读者易看懂,能动手,会应用。主要内容包括:人工神经网络简介、单层前向网络及LMS学习算法、多层前向网络及BP学习算法、支持向量机及其学习算法、 Hopfield神经网络与联想记忆、随机神经网络及模拟退火算法、竞争神经网络和协同神经网络。每章均给出了基于 MATLAB的仿真实例以及练习。

    标签: 人工神经网络

    上传时间: 2022-07-12

    上传用户:

  • 基于BP神经网络的永磁同步电机自适应控制研究.rar

    本文拟借助于神经网络良好的逼近能力,实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射,具有很强的自学习自适应能力,十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中,BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一,得到了较为深入的研究,其结构简单,需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强,采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略,建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整,控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明,该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后,将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明,该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度,且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统,并进行了相应的软硬件设计,为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本,为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。

    标签: BP神经网络 永磁同步电机 自适应控制

    上传时间: 2013-05-23

    上传用户:1101055045

  • 基于模糊神经网络转速估计的异步电机矢量控制系统.rar

    本文首先简述了交流调速系统的发展和研究重点,介绍了异步电机调速系统的不同控制策略,详细论述了异步电机矢量控制系统的基本原理:异步电机的数学模型和坐标变换、矢量控制的基本方程式、转子磁链的观测方法、矢量控制的系统结构等,并重点分析了空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的基本原理、控制算法以及在TMS320LF2407中的实现方法。 从工程实际应用出发,本文设计和开发了一套以DSP芯片TMS320LF2407为核心的有速度传感器异步电机矢量控制系统,并给出了硬件和软件的实现方法。该系统的功率电路采用电压型的交-直-交变压变频结构,由整流电路、滤波电路及智能功率模块IPM(PM15RSH120)逆变电路构成;控制电路以DSP芯片TMS320LF2407为核心,加上PWM信号发生电路、定子电流检测电路、直流母线电压检测电路、智能功率模块驱动电路、速度检测电路、系统保护电路等,构成了功能齐全的异步电机全数字化矢量控制系统。 在此基础上,本文对无速度传感器异步电机矢量控制系统进行了有益的探索。提出了改进的电压型转子磁链估算模型,消除了电压型转子磁链估算模型中纯积分环节所固有的漂移问题和积累误差对实际系统性能的影响。在传统型参考自适应系统基础上,将系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的模糊神经网络取代,提出一种基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法,并给出了速度估计器的模糊神经网络结构和学习算法。最后对基于模糊神经网络转速估计的异步电机矢量控制系统进行了仿真,结果表明该系统具有良好的性能。

    标签: 模糊神经网络 异步电机 转速

    上传时间: 2013-07-02

    上传用户:amandacool