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Wiener神经网络辨识法应用于非线性动态系统 (2009年)。

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简介：
我们提出了一个创新性的Wiener神经网络架构，并成功地将其应用于解决非线性动态系统辨识这一挑战。首先，我们利用Wiener模型对这些非线性动态系统进行了建模，并将其转化为线性动态子环节与非线性静态增益形式的组合。随后，我们设计了一种全新的神经网络结构，使得网络权重与Wiener模型中的相应参数一一对应。此外，我们还推导出了基于反向传播算法的网络权重调整策略。最后，通过网络进行迭代训练，能够同时获得线性动态子环节以及非线性静态增益的精确模型参数。为了验证所提出方法的有效性，我们通过一个Wiener模型的数值仿真实验进行了测试，实验结果表明该辨识方法是切实可行的并且具有良好的应用前景。

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  • 基于Wiener神经网络的非线性动态系统辨识方法（2009年）
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    本文提出了一种基于Wiener神经网络模型的方法，用于分析和建模非线性的动态系统。该研究发表于2009年。 本段落提出了一种新的Wiener神经网络结构，并将其应用于非线性动态系统的辨识问题。首先，利用Wiener模型对非线性系统进行描述，并将该系统分解为一个线性动态子环节与一个非线性静态增益的串接形式。接着，设计出一种新型的神经网络架构，使得网络中的权重能够对应于相应的Wiener模型参数；同时推导出了基于反向传播算法调整这些权重的方法。最后，在经过多次迭代训练之后，可以分别得到线性动态子环节和非线性静态增益的具体模型参数。通过一个具体的数值仿真案例验证了该辨识方法的有效性和可行性，结果显示所提方案切实可行。
     
  • 基于BP神经网络的非线性系统辨识方法研究.m
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    本文探讨了利用BP（反向传播）神经网络对非线性系统的识别技术，提出了一种改进的BP算法以提高复杂非线性动态系统的建模精度和效率。 利用BP神经网络进行非线性系统辨识的详细MATLAB代码可以参考相关文章。关于具体的实现方法和技术细节，可参阅有关文献或教程以获取更多帮助。原文中提供了相关的理论背景及步骤指导，有助于理解如何应用BP神经网络解决此类问题。
     
  • 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
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    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。
     
  • RBF神经网络在非线性函数逼近中的应用.zip_rbf神经网络_径向基神经网络_非线性函数逼近
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    本资源探讨了RBF（径向基函数）神经网络在非线性函数逼近问题上的应用，深入分析其原理与优势，并提供具体实现案例。适合研究相关领域的读者参考学习。 利用径向基神经网络来逼近非线性函数，并通过MATLAB编程实现这一过程。在该过程中，需要给出训练误差的计算结果。
     
  • 基于自适应神经网络的非线性系统控制方法研究
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    本研究聚焦于开发和应用自适应神经网络技术，以优化非线性系统的控制性能。通过构建智能控制系统，探索其在复杂环境下的适用性和有效性。 针对一类具有非仿射函数及下三角结构的受干扰未知非线性系统，本段落提出了一种新的自适应神经网络控制方法。该方法适用于严格反馈不确定系统和纯反馈系统的更广泛情况。基于Backstepping设计思想，证明了闭环信号在半全局范围内的最终一致有界性，并解决了控制方向及奇异问题。通过仿真验证了此方法的有效性。
     
  • 关于非线性系统模糊神经网络控制的改进方法 (2010年)
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    本文于2010年探讨了针对非线性系统的模糊神经网络控制策略，并提出了一种改进的方法以提高其控制精度和稳定性。 针对以模糊神经网络自适应方法为核心的不确定非线性系统控制问题，在常规静态模糊神经网络控制结构的基础上进行了改进研究，主要从控制器、辨识器及优化算法三个方面展开探讨。采用一种改进的动态PID型模糊神经网络作为控制器，并结合最小二乘支持向量机作为辨识器构建控制系统。通过带混沌搜索机制的量子粒子群算法进行离线参数优化，并配合在线误差反传微调策略，以实现对控制器参数的有效寻优；同时利用带有混沌扰动技术的粒子群算法来离线调整支持向量机中的核参数。通过对系统稳定性的分析逐步完善改进后的控制系统设计。数值仿真结果表明，在某热交换对象模型上的应用验证了该方法不仅具有可行性而且表现出良好的有效性。
     
  • 基于MATLAB的神经网络非线性识别实现
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    本研究采用MATLAB平台，探讨并实现了利用神经网络进行非线性系统识别的方法和技术，验证了其有效性和准确性。 用MATLAB神经网络实现非线性识别涉及利用该软件的工具箱来建立、训练并应用人工神经网络模型，以解决复杂的非线性问题。这种方法通常包括数据预处理、选择合适的网络架构（如多层前馈网络或径向基函数网络）、设定学习算法及参数，并通过测试集验证模型性能等步骤。
     
  • 基于最小二乘法的RBF神经网络MATLAB程序_RBF方法_RBF辨识_rbf神经网络_rbf系统辨识
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    本篇文章提供了一种使用最小二乘法优化的径向基函数(RBF)神经网络在MATLAB环境下的实现，适用于系统辨识等领域。通过RBF方法，该程序能高效地进行数据拟合和模式识别，展示了RBF神经网络在复杂问题中的应用潜力。 利用最小二乘法及RBF神经网络进行系统辨识的MATLAB程序开发工作已经完成。此方法结合了最小二乘法与径向基函数（RBF）神经网络，适用于复杂系统的建模与预测任务。通过该程序可以有效地实现对未知动态系统的参数估计和模型建立。
     
  • 基于BP神经网络的性别识别研究-神经网络-性别识别-MATLAB-BP神经网络应用
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    本文探讨了利用MATLAB平台下的BP（反向传播）神经网络技术进行性别识别的研究方法与应用实践，旨在优化性别分类模型。 《MATLAB神经网络与实例精解》一书由陈明著，第6章中的例6.1程序是一个基于BP（Backpropagation）神经网络的性别识别示例，这是学习BP神经网络的经典案例。
     
  • RBF.m.rar_RBF.m_RBF逼近_非线性RBF系统_rbf神经网络_非线性逼近RBF
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    本资源包含RBF（径向基函数）相关代码文件RBF.m，适用于非线性RBF系统的构建与分析，并可用于研究rbf神经网络及其非线性逼近特性。 RBF神经网络可以对非线性系统进行逼近，并调整参数。