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神经网络模型的设计，并结合MATLAB仿真程序进行实现。

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简介：
包含神经网络模型以及配套的MATLAB仿真程序设计，共计三个压缩文件，为了完整地解压这些文件，需要同时下载和解压所有三个压缩包。

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  • 神经网络模型及MATLAB仿真程序设计（周开利）.rar_ancient5hy_神经网络模型及MATLAB仿真程序设计
    优质
    《神经网络模型及MATLAB仿真程序设计》由周开利编写，提供了详尽的理论介绍与实践指导，涵盖各类神经网络模型及其在MATLAB中的实现方法。 《神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计》这本书详细讲解了神经网络的原理以及如何设计仿真实验程序，供读者参考使用。如果感兴趣的话，请购买正版书籍阅读。
     
  • 神经网络模型与MATLAB仿真程序设计
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    本书《神经网络模型与MATLAB仿真程序设计》深入浅出地介绍了神经网络的基本概念、常见模型及其在MATLAB环境下的实现方法和应用技巧。通过丰富的实例，读者可以系统学习如何利用MATLAB进行神经网络的设计、训练及仿真分析，为解决实际问题提供有力工具和技术支持。 神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计的资料包含三个压缩包，需要全部下载后才能解压。
     
  • 神经网络模型与MATLAB仿真程序设计——周开利、康耀红著
    优质
    本书由周开利和康耀红编著，详细介绍了基于MATLAB平台的神经网络建模方法及其实现技术，并提供了丰富的仿真实例。 《神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计》由周开利和康耀红合著，详细介绍了MATLAB神经网络工具箱中的各种神经网络模型及基本理论，并阐述了这些模型的MATLAB仿真程序设计方法。书中提供了170余种MATLAB中神经网络工具箱函数的详尽说明，同时对图形用户界面、Simulink私定义神经网络等内容也进行了简要介绍。
     
  • 基于RBF神经网络与滑模控制的MATLAB仿真程序设计
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    本项目运用MATLAB平台，结合RBF神经网络和滑模控制技术，旨在开发一套高效仿真实验系统。该研究深入探索了智能算法在复杂控制系统中的应用潜力，并通过详尽的仿真验证其优越性能及广泛适用性。 rbf神经网络与滑模控制设计的matlab仿真程序
     
  • 关于模糊神经网络的MATLAB仿真程序探讨
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    本文探讨了基于MATLAB平台的模糊神经网络仿真程序的设计与实现方法，分析其在不同场景下的应用效果。 讨论模糊神经网络MATLAB仿真程序的可行性。
     
  • 关于模糊神经网络的MATLAB仿真程序探讨
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    本文章主要讨论如何使用MATLAB进行模糊神经网络的仿真编程。通过深入分析和实践应用，探索其在各种复杂系统建模中的潜力与优势。 关于模糊神经网络的MATLAB仿真程序讨论。
     
  • RBF神经网络控制的设计、分析与Matlab仿真程序
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    本书深入探讨了基于径向基函数（RBF）的神经网络控制系统设计方法，并通过详细的理论分析及MATLAB仿真实验进行验证。 RBF神经网络控制设计、分析及Matlab仿真程序
     
  • 利用Matlab与Simulink进行风电并网模型仿真的实现.rar
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    本资源提供了一套使用Matlab及Simulink软件搭建和仿真风力发电系统并网过程的方法和技术，包括详细的建模步骤和参数设置。 1. 资源内容：有功功率控制器用于调节频率，而无功功率控制器则负责调整电压并提供所需的无功功率。电网模型包括一个无限大电源（120 kV），一台同步电机（容量为 150 MVA），以及两个不同类型的负荷（分别为90e6和30e6），还包括type_I、DFIG及基于PMSG的风力发电厂。 2. 代码特点：采用参数化编程，方便修改参数；代码逻辑清晰，并配有详细注释。 3. 适用对象：该资源适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等相关专业的大专院校学生，在课程设计、期末大作业和毕业设计中可以使用此仿真源码进行学习与研究。
     
  • 动态模糊神经网络的MATLAB实现_动态模糊神经网络_模糊神经网络_
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    本文介绍了动态模糊神经网络在MATLAB中的实现方法，探讨了该模型的设计原理及其应用价值，为相关领域的研究提供了技术支持。 应用MATLAB编写的动态模糊神经网络的程序实例展示了如何结合模糊逻辑与人工神经网络的优点来处理复杂系统中的不确定性问题。这种类型的模型能够适应环境变化，并且在非线性系统的建模、控制等领域有着广泛的应用前景。通过MATLAB提供的工具箱，如Fuzzy Logic Toolbox和Neural Network Toolbox，可以方便地实现动态模糊神经网络的设计、训练及仿真过程。 该程序实例通常包括以下步骤： 1. 定义输入变量与输出变量； 2. 设计模糊规则集以及隶属度函数； 3. 构建基础的前馈型或递归型人工神经网络架构； 4. 将模糊推理系统嵌入到神经网络中，形成动态调整参数的能力； 5. 利用训练数据对整个混合模型进行优化学习。 这样的程序实例能够帮助研究人员和工程师更好地理解和应用动态模糊神经网络技术，在实际工程项目中有很高的参考价值。
     
  • Hopfield神经网络的MATLAB仿真代码-Hopfield神经网络的MATLAB仿真代码.rar
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    本资源提供Hopfield神经网络的MATLAB仿真代码，帮助用户了解和研究该模型的工作原理及其在模式识别、优化问题等领域的应用。 hopfield神经网络的MATLAB仿真程序可以用于模拟和研究该类型的神经网络特性及其应用。这类程序通常包括模型构建、参数设置以及各种测试场景下的性能评估等功能模块。编写此类代码需要对Hopfield网络的工作原理有深入的理解，并且熟悉MATLAB编程环境及相关的工具箱使用方法。