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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）

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简介：
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。

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  • 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）
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    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 2016a的模糊逼近未知函数的基函数向量模型RAR文件
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    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
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    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。
     
  • 基于径向基函数神经网络的一已知函数逼近方法研究
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    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。
     
  • 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BP神经网络的非线性函数逼近
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    本研究利用BP（反向传播）神经网络技术，探讨其在复杂非线性函数逼近中的应用效能与优化策略。通过实验分析，验证了该方法的有效性和优越性。 基于BP神经网络的非线性函数拟合与非线性系统建模的MATLAB仿真研究，支持用户自定义拟合函数。
     
  • 基于BP神经网络的函数逼近Matlab源码
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    本项目提供了一个用Matlab编写的基于BP（反向传播）神经网络实现函数逼近的代码示例。通过调整网络参数和训练数据集，用户可以探索不同条件下BP网络的学习效果及泛化能力。 这是一个简单的利用BP神经网络进行函数逼近的Matlab源码示例。隐含层包含100个神经元，输出层有2个神经元。转移函数使用tansig（反正切），其效果与默认的sigmoidal函数相同。在输出层选择线性函数purelin。训练方法采用Levenburg-Marquardt算法，它是梯度下降法和牛顿法结合的一种高效优化策略。
     
  • 基于模糊神经网络的数学函数逼近-MATLAB源程序
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    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BP神经网络的非线性函数逼近.docx
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    本文探讨了利用BP（反向传播）神经网络进行复杂非线性函数逼近的方法和应用，展示了其在处理高度非线性数据中的优势。通过调整模型参数，提高了函数预测的精确度，为解决实际工程问题提供了新的思路和技术支持。 用BP神经网络逼近非线性函数的智能控制大作业报告。
     
  • 基于BP神经网络的函数逼近及MATLAB实现
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    本文探讨了利用BP（反向传播）神经网络进行函数逼近的方法，并详细介绍了该方法在MATLAB环境下的具体实现过程。通过实例验证了算法的有效性和准确性，为相关领域的研究提供了参考和借鉴。 本段落讲解了基于BP神经网络的函数逼近方法及其在MATLAB中的实现，并通过实例进行了详细演示。