Advertisement

基于Simulink 2016a的模糊逼近未知函数的基函数向量模型RAR文件

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本RAR文件包含基于Simulink 2016a开发的模糊逼近系统设计资源，适用于处理未知函数建模问题。内部含详细基函数向量模型及示例。 模糊逼近未知函数的基函数向量Simulink模型使用高斯隶属度函数，在包含未知函数的控制算法设计过程中用于生成控制律与自适应律。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Simulink 2016a的模糊逼近未知函数的基函数向量模型RAR文件
    优质
    本RAR文件包含基于Simulink 2016a开发的模糊逼近系统设计资源，适用于处理未知函数建模问题。内部含详细基函数向量模型及示例。 模糊逼近未知函数的基函数向量Simulink模型使用高斯隶属度函数，在包含未知函数的控制算法设计过程中用于生成控制律与自适应律。
     
  • 基于Simulink的模糊逼近未知函数模型-fuzzy_approximation_model_2016a.mdl
    优质
    本简介介绍了一种利用MATLAB Simulink工具实现的模糊逼近方法，用于建模和预测未知非线性系统。通过调整参数，该模型能有效逼近复杂函数，展示了Simulink在处理不确定性问题中的强大能力。文件名为fuzzy_approximation_model_2016a.mdl。 模糊逼近未知函数的Simulink模型使用高斯隶属度函数，在含有未知函数的控制算法中设计控制律与自适应律。
     
  • 基于Simulink的神经网络逼近未知函数的基函数向量模型（NN_basis_function_vector_2016a.mdl）
    优质
    本研究利用MATLAB Simulink平台开发了名为NN_basis_function_vector_2016a.mdl的模型，该模型通过神经网络技术有效地逼近和模拟未知复杂函数。此方法采用基函数向量构建算法，增强了对于非线性系统的建模能力与预测精度，在工程控制及数据科学领域具有广泛应用前景。 神经网络基函数向量Simulink模型使用高斯函数作为基函数，在含有未知函数的控制算法中用于设计控制律与自适应律。
     
  • 基于SIMULINK的模糊逼近未知函数（使用模糊工具箱）.zip
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB SIMULINK和模糊工具箱来近似未知非线性函数的方法。通过搭建模糊逻辑系统模型，实现对复杂系统的有效建模与分析。适合科研人员及工程师学习参考。 针对模型的不确定性和扰动，可以利用该程序来逼近未知函数。这项基础性研究为相关工作提供了指导。
     
  • 基于径向基函数神经网络的一已知函数逼近方法研究
    优质
    本研究探讨了利用径向基函数(RBF)神经网络进行已知函数逼近的方法，并分析其在逼近精度和计算效率上的表现。通过实验验证了RBF网络的有效性和适用性，为复杂函数的建模提供了一种新的解决方案。 本段落介绍了如何利用径向基函数神经网络来逼近一个已知的函数，并通过实例进行了详细讲解。首先展示了待逼近函数的一些样本点，并使用MATLAB绘制了这些数据的图像。接着，解释了径向基函数的概念及其传递函数的作用，并同样用MATLAB绘制出了相应的图形以帮助理解。最后，文中阐述了如何应用径向基函数神经网络来实现对目标函数的逼近过程，其中包括具体使用的径向基传递函数和加权求和的方法。
     
  • 基于模糊神经网络的数学函数逼近-MATLAB源程序
    优质
    本项目利用MATLAB编写了基于模糊神经网络的算法代码，旨在实现对复杂数学函数的有效逼近。通过结合模糊逻辑和人工神经网络的优势，该系统能够学习并准确预测各种非线性函数的行为。提供详细注释的源码为研究与应用提供了便利。 本程序使用模糊神经网络来逼近数学函数，并已在MATLAB上成功运行。有兴趣的朋友可以参考一下。
     
  • 基于MATLAB的函数逼近研究.doc
    优质
    本文档《基于MATLAB的函数逼近研究》探讨了利用MATLAB软件进行函数逼近的方法和应用，包括多项式拟合、插值及曲线拟合等技术。通过具体实例分析，展示了如何使用MATLAB工具箱提高数学建模与数据分析中的精确度和效率。 基于MATLAB仿真软件提供了一个模糊系统的函数逼近实例。通过该实例可以完成相应的函数逼近仿真。
     
  • 基于MATLAB的模糊神经网络在函数逼近中的应用（含完整源码）.rar
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB实现的模糊神经网络算法，用于解决函数逼近问题，并包含所有相关源代码，适用于学习和研究。 1. 资源内容：基于Matlab模糊神经网络在函数逼近中的应用（完整源码）。 2. 代码特点：参数化编程、易于更改参数设置、编程思路清晰且注释详尽。 3. 适用对象：适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生进行课程设计、期末作业和毕业设计项目。 4. 更多相关仿真源码与数据集可自行搜索获取。 5. 作者介绍：资深算法工程师，拥有十年使用Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真的工作经验。精通计算机视觉技术，擅长目标检测模型构建及优化，熟悉神经网络预测方法和信号处理技巧，并在元胞自动机、图像处理与智能控制等领域有丰富经验；同时具备路径规划和无人机相关算法仿真研究能力。
     
  • 基于MATLAB Simulink的单相MMC模型最近电平逼近调制技术及自定义模型和函数调整
    优质
    本研究聚焦于使用MATLAB Simulink开发单相模块化多电平变流器(MMC)系统，重点探讨了最近电平逼近调制策略，并介绍了如何创建定制化的Simulink模型与相关函数以优化MMC性能。 在电力电子领域，模块化多电平转换器（MMC）已成为柔性交流输电系统（FACTS）和高压直流输电（HVDC）技术的重要组成部分。最近电平逼近调制（NLPM）技术是一种先进的调制策略，能够有效提高MMC的性能，尤其是在波形质量、开关频率和损耗管理等方面。 通过使用Matlab和Simulink这一强大的仿真工具，工程师能够在单相MMC模型上实现NLPM技术，并进行仿真分析以验证其在实际应用中的可行性与性能。本次技术实现主要依赖于Matlab Simulink平台，这是一个广泛应用于工程计算、数据分析以及仿真的集成环境。 在这个平台上，可以通过拖拽式的图形用户界面来搭建复杂的系统模型，同时结合Matlab的编程能力编写自定义算法和函数以对仿真模型进行精细调控。在单相MMC模型上实现NLPM技术时，首先需要建立模块化的多电平结构，并涉及多个子模块的搭建，每个子模块包含有电力电子开关器件和直流电压源。 接下来，在基本的MMC模型搭建好之后，需进一步实现NLPM算法的核心在于通过预测下一个周期内的电平状态来选择最合适的开关组合以精确控制输出波形。自定义模型和函数调整是整个仿真过程中的关键环节，工程师需要对现有的Simulink库模块进行修改或新建满足特定要求的模块，并可能还需要编写Matlab代码实现复杂的控制逻辑。 文档中不仅包含有关NLPM技术的具体实施细节，还涵盖了电力系统的分析及实例研究。这些内容涉及到了NLPM技术在电力系统中的具体应用，例如在FACTS设备上的使用情况以及如何应对工业和科技快速发展背景下对先进调制技术的需求。 为了验证NLPM技术的实际效果，文档中可能包含了对比分析以比较使用NLPM技术和传统调制（如载波相移PWM）的区别。通过仿真结果的对比可以直观地展示出NLPM的优势，并为电力系统工程师提供设计与优化参考依据。 此外，还有相关博客文章和探索性文档详细解释了NLPM技术的工作原理及其在单相MMC模型中的应用情况。这些资料可能还包含了图表和示意图帮助读者更好地理解复杂的电力电子技术内容。 总之，在Matlab和Simulink的仿真分析支持下，实现NLPM技术对单相MMC模型的应用是当前电力电子领域的一大进步成果。自定义模型与函数调整进一步展示了该平台的强大灵活性及创新空间以应对复杂挑战。
     
  • 基于RBF网络的函数逼近方法
    优质
    本研究探讨了径向基函数（RBF）神经网络在函数逼近领域的应用，提出了一种改进的算法以提高逼近精度和效率。通过理论分析与实验验证，展示了该方法的有效性和优越性。 RBF网络用于函数逼近。