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BP神经网络系统辨识与自适应控制的MATLAB代码。

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简介：
该BP神经网络系统辨识与自适应控制的MATLAB代码，是一份极具价值的参考资料，值得仔细研读和学习。

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  • 基于BP神经网络的系统识别与自适应控制MATLAB代码
    优质
    本项目通过运用BP（反向传播）神经网络在MATLAB平台上实现系统的识别及自适应控制算法，并提供相应的源代码。 BP神经网络系统辨识及自适应控制的MATLAB代码非常值得一看。
     
  • 基于BP神经网络的神经元网络与自适应PID控制算法
    优质
    本研究探讨了将BP神经网络应用于神经元网络，并结合自适应PID控制算法优化控制系统性能的方法。通过模拟实验验证其在动态系统中的有效性及优越性。 在当前的 Simulink 模块库中找不到关于 BP 神经网络的封装模块，因此单独使用这些模块无法完成完美的设计仿真。这时需要用到 S 函数来连接 MATLAB 和 Simulink 的程序，并在此构造神经网络的学习算法。学习速率设为 xite，惯性因子设为 alfa；隐含层加权系数记作 wi，输出层加权系数记作 wo。 在进行仿真之前需要先初始化参数和变量。当仿真开始后，首先建立一个传递函数模型，并对其进行离散化处理以提取分子分母项。三个输出值分别对应 PID 控制器中的比例增益 Kp、积分增益 Ki 和微分增益 Kd 参数。 接下来是不断更新这些参数的过程：通过反复进行数据方向传播和误差对比，每次循环后都会自动调整每个神经元的权值和阈值，直到找到最佳解或达到预定迭代次数为止。
     
  • 基于BP神经网络的非线性系统辨识及模型参考自适应控制设计
    优质
    本研究探讨了利用BP神经网络对复杂非线性系统的识别方法，并提出了一种以模型为参照的自适应控制系统设计方案，旨在优化非线性动态系统的性能。 内容包括实例分析、文档解析、设计流程以及MATLAB仿真程序。首先使用BP网络对非线性系统进行辨识，然后利用模型参考自适应方法设计NNMARC控制器。
     
  • 基于BP神经网络的自适应PID控制仿真
    优质
    本研究探讨了基于BP神经网络优化PID控制器参数的方法，并通过仿真验证其在控制系统中的应用效果。 基于BP神经网络的自整定PID控制仿真已经成功运行并通过了测试，可以放心下载。
     
  • BP神经网络控制的MATLAB仿真及神经网络Matlab应用
    优质
    本项目基于MATLAB平台，运用BP神经网络算法进行控制系统仿真，并深入探讨其在解决实际问题中的广泛应用。通过理论与实践结合，优化系统性能，展示神经网络技术的强大功能和灵活性。 前馈神经网络控制的MATLAB算法及仿真研究与BP神经网络仿真实验。
     
  • BP神经网络语音识别的Matlab代码_神经网络
    优质
    本项目提供了一套基于BP（反向传播）算法的神经网络在语音识别中的应用代码，使用Matlab语言实现。该系统能够有效处理音频信号并转化为文本输出，适用于研究与开发人员学习和实验。 用MATLAB语言编写BP神经网络程序来实现0-10的语音识别。
     
  • 基于Matlab的自适应控制器神经网络仿真代码
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一套自适应控制器神经网络仿真程序，旨在通过模拟不同场景下的控制系统行为，验证和优化控制算法性能。 该项目旨在通过神经质量模型（NMM）调制大脑的异常状态，并采用闭环自适应控制器来补偿慢速变化系统参数的影响。整个模拟在MATLAB中完成，也可以编码并部署到其他硬件上。 项目文件结构包括四个文件夹和三个独立文件。这些文件由Matlab 2019a创建，整体分为三部分：图片、Script以及models等子目录组成详细描述的文档集。其中，“fellow”是项目的参与者角色介绍。 在Script文件夹内有如下几个关键脚本： - Single_NMM_Parameters.m 文件定义了神经质量模型（植物）的相关参数。 - close_script.m 和 open_script.m 分别负责项目启动与关闭时执行的操作指令。 - sl_customization.m 用于为代码生成设置新的Simulink右键菜单选项。 models文件夹中包含一个主要的仿真文件 single_NMM_Adaptive_Controller.slx，它展示了整个自适应控制器在神经质量模型下的工作流程。
     
  • 基于BP神经网络的自适应PID控制仿真.doc
    优质
    本文探讨了一种利用BP神经网络实现对PID控制器参数自适应调整的方法，并通过仿真实验验证了该方法的有效性。 基于BP神经网络的自整定PID控制仿真研究了如何利用BP神经网络优化PID控制器参数的方法，并通过仿真实验验证了该方法的有效性。这种方法结合了人工神经网络的学习能力和传统PID控制策略的优点，能够提高控制系统在面对复杂工况时的适应性和鲁棒性。
     
  • 基于BP神经网络的系统识别Matlab代码.m
    优质
    这段Matlab代码实现了基于BP（反向传播）神经网络的系统识别功能，适用于进行模式识别、函数逼近和时间序列预测等领域研究。 使用GUI界面，通过BP神经网络实现系统辨识。