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《基于MATLAB的神经模糊预测控制及其实现（第3版）程序》

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简介：
本书为《基于MATLAB的神经模糊预测控制及其实现》第三版，深入探讨了利用MATLAB进行神经模糊系统的设计与实现，并提供了丰富的编程示例。 《神经模糊预测控制及其MATLAB实现》（第3版）包含相关的MATLAB程序，并对神经网络教程进行了详细介绍。

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  • 《基于MATLAB的神经模糊预测控制及其实现（第3版）程序》
    优质
    本书为第三版，详细介绍了如何利用MATLAB进行神经模糊预测控制的设计与实现，并提供丰富的编程实例和应用案例。 《神经模糊预测控制及其MATLAB实现》（第3版）提供了相关的MATLAB程序。
     
  • 《基于MATLAB的神经模糊预测控制及其实现（第3版）程序》
    优质
    本书为《基于MATLAB的神经模糊预测控制及其实现》第三版，深入探讨了利用MATLAB进行神经模糊系统的设计与实现，并提供了丰富的编程示例。 《神经模糊预测控制及其MATLAB实现》（第3版）包含相关的MATLAB程序，并对神经网络教程进行了详细介绍。
     
  • 《基于神经模糊预测控制的MATLAB程序（第3版）》
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    本书为第三版，专注于介绍如何使用MATLAB进行神经模糊预测控制编程。书中详细讲解了相关理论和实践案例，适合工程和技术领域的专业人士及学生参考学习。 《神经模糊预测控制及其MATLAB实现》（第3版）提供了相关的MATLAB程序。
     
  • 神经模糊预测控制的MATLAB实现及源码_模糊预测控制_神经模糊_神经预测控制
    优质
    本项目旨在探讨神经模糊预测控制在MATLAB中的实现方法，并提供相关源代码。内容涵盖模糊预测控制、神经模糊系统与神经预测控制技术，为研究和学习提供了实用资源。 这是一个很好的神经模糊预测控制程序，介绍得很详细。
     
  • [神经-模糊-预测控制及其MATLAB实现(第三版)][李国勇,杨丽娟][含程序源代码]
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    本书由李国勇和杨丽娟合著，是关于神经网络、模糊逻辑与预测控制相结合的高级技术专著。书中详细介绍了如何利用MATLAB平台实现这些先进的控制系统，并附带了必要的程序源代码，便于读者实践操作和深入理解该领域的最新进展和技术细节。 神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版），作者李国勇、杨丽娟，包含程序源代码。
     
  • 神经网络、模糊与预测控制及其实现（含MATLAB代码）PDF+程序包.zip
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    本书籍《神经网络、模糊与预测控制及其实现》提供了一系列关于如何利用神经网络和模糊逻辑进行控制系统设计的方法，并包含详细的MATLAB代码示例，帮助读者深入理解和实践相关技术。资源中还附带了实用的程序包，便于学习者应用所学知识解决实际问题。 MATLAB神经网络教程及源码提供全面的学习资源。
     
  • 基于MATLAB的智能预测控制与实现_模糊神经网络_神经网络控制_MATLAB编程_
    优质
    本项目运用MATLAB平台，结合模糊神经网络技术与传统神经网络控制方法，旨在开发一种高效的智能预测控制系统。通过优化算法设计和仿真分析，实现了对复杂系统的精准预测及实时调控。 该书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理以及相应的控制算法，并详细介绍了如何利用MATLAB语言及其工具箱函数、Simulink进行实现的方法。书中内容先进实用，讲解深入浅出，每章均配有例题并提供了大量使用MATLAB/Simulink仿真的实例。
     
  • 基于BAS智能算法与模糊神经网络的水质预测及离散模糊控制MATLAB程序.zip
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    本资源提供一种结合BAS智能算法和模糊神经网络的水质预测模型，并采用离散模糊控制策略，附带详尽的MATLAB实现代码。适合科研人员使用。 该资源包含两个部分：一是利用天牛须智能算法（BAS）结合模糊神经网络进行水质评估的论文说明；二是关于离散模糊控制的MATLAB程序。通过第二个部分，可以了解相关的模糊神经网络原理。
     
  • 基于MATLAB的多层BP神经网络模糊控制实现
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    本研究采用MATLAB平台，构建并优化了多层BP神经网络模型，并将其应用于模糊控制系统中，实现了对复杂系统的高效、精确控制。 本段落探讨了一种结合动量机制的多层反向传播神经网络与模糊控制的方法。这种方法利用了具有任意数量输入单元、隐藏层及输出单元，并且在隐藏层中包含任何数目神经元的复杂结构，同时采用模糊推理系统来加速收敛过程。 具体而言，文中提到使用一种基于启发式方法设计的模糊控制器，该控制器能够根据误差表面特性自动调整学习率参数。这一机制的核心在于将启发式算法转化为以“如果-那么”规则形式表示的知识库，并通过分析误差及其变化量与特定误差表征类别之间的关系来实现。 在实际操作中，定义了一系列隶属函数用于对上述变量进行分类处理，进而动态调节下一轮迭代中的学习率参数。这种方法旨在促进更快的收敛速度。 此研究基于1992年IEEE模糊系统国际会议上发表的一篇论文《反向传播的模糊控制》（作者：Payman Arabshahi、Jai J Choi、RJ Marks和Thomas P Caudell），该文详细阐述了上述概念的应用与验证。