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神经网络控制实例包含s模块源代码以及Simulink搭建方案。

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简介：
利用bp和rbf2两种不同的控制策略，并亲自进行搭建工作。

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  • 神经网络控制系统实例，包含S模块源码和Simulink搭建方法
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    本项目提供一个基于S模块与Simulink环境的神经网络控制系统的实际案例。详细介绍了控制系统的设计思路，并开放了相关源代码，便于学习者理解并实践神经网络在实际控制问题中的应用。 有两种控制方法：BP 和 RBF。可以亲自搭建这两种方法的框架或模型。
     
  • 神经网络控制案例，含S模块源码和Simulink构建方法
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    本资源提供基于神经网络的控制系统实例，详细包含S函数编程代码及Simulink模型搭建教程，适用于深入理解与实践智能控制技术。 有BP和RBF两种控制方法，可以亲自搭建这两种方法的模型。
     
  • 《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码及数据(matlab神经网络案例，含源码).zip
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    本资源包含《MATLAB神经网络43个案例分析》一书中的所有案例源代码和所需数据文件，适用于学习与实践MATLAB神经网络编程。 《MATLAB 神经网络43个案例分析》提供了源代码及数据集，《matlab神经网络30个案例分析》则包含了一系列的matlab源码。
     
  • MATLAB神经网络案例解析（含全书及源代码）
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    本书《MATLAB神经网络案例解析》提供了丰富的示例和详细的讲解，帮助读者深入理解并掌握利用MATLAB进行神经网络建模与分析的方法和技术。书中不仅包含了理论知识，还附带了全部实例的源代码，方便学习者实践操作，加深对内容的理解。 《MATLAB神经网络30个案例分析》包括全书内容及源代码。
     
  • 基于S函数的RBF神经网络PID控制方案
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    本研究提出了一种基于S函数优化的径向基函数(RBF)神经网络PID控制策略，旨在提高系统的动态响应和稳定性。通过结合RBF网络自适应调整能力与传统PID控制器的优点，该方法能够有效应对复杂工业过程中的非线性和时变特性，进而实现更精确、鲁棒性更强的过程控制。 RBF神经网络在分类问题尤其是模式识别方面得到了广泛应用。许多实验表明，RBF具有高效的非线性逼近能力，并且其学习速度比其他类型的网络更快。本段落基于复杂控制规律的S函数构造方法，利用MATLAB语言设计了RBF神经网络PID控制器，并展示了该模型在一个非线性对象上的仿真结果。
     
  • 《MATLAB神经网络案例解析43例》含源代码
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    本书收录了43个基于MATLAB环境下的神经网络实例，详细介绍了每个案例的设计思路、建模过程及源代码，帮助读者掌握神经网络在不同场景的应用。 《MATLAB神经网络43个案例分析》配套北京航空航天大学王小川、史峰编著的同名书籍。
     
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    本书提供了43个基于MATLAB的神经网络案例，涵盖各类应用场景。此页面包含书中的源代码和数据资源，帮助读者深入学习与实践。适合需要使用神经网络技术解决实际问题的研究者和工程师参考使用。 《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码及数据包含在相关资源包中。
     
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    本书深入浅出地讲解了MATLAB环境下神经网络的基本原理和应用方法，并通过丰富的实战案例帮助读者掌握其实现技巧。包含配套PDF文档及源代码，便于学习参考。 本资源包含《matlab神经网络原理与实例精解》的PDF文件及代码，方便学习如何使用MATLAB构建神经网络。
     
  • SIMULINK中的神经网络PID控制模型
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    本研究探讨了在MATLAB SIMULINK环境中构建和优化基于神经网络的PID控制系统的方法，旨在提高复杂系统控制性能。 神经网络PID控制Simulink模型在MATLAB 2017a平台上十分复杂，可以挑选需要的部分进行使用。
     
  • MATLAB神经网络案例解析（含书本及代码）
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    本书《MATLAB神经网络案例解析》通过丰富的实例详细讲解了如何使用MATLAB进行神经网络建模与应用，并提供了相应的源代码。适合初学者深入学习。 《MATLAB神经网络30个案例分析》一书的作者提供了高清扫描版PDF及源代码供有需要的朋友下载。