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计算智能：人工神经网络、模糊系统与进化计算

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简介：
本书《计算智能：人工神经网络、模糊系统与进化计算》深入浅出地介绍了计算智能领域中的人工神经网络、模糊系统及进化算法等关键技术，是相关研究和应用的权威参考。 《计算智能：人工神经网络·模糊系统·进化算法》由周春光和梁艳春编著。

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  • 计算智能：人工神经网络、模糊系统与进化计算
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    本书《计算智能：人工神经网络、模糊系统与进化计算》深入浅出地介绍了计算智能领域中的人工神经网络、模糊系统及进化算法等关键技术，是相关研究和应用的权威参考。 《计算智能：人工神经网络·模糊系统·进化算法》由周春光和梁艳春编著。
     
  • 神经网络与人工智能
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    《神经网络与人工智能》是一本探讨如何通过模仿人脑结构和功能来开发智能算法和技术的书籍，旨在帮助读者理解并参与到这一快速发展的领域中。 基于MATLAB实现的神经网络手写字母识别代码已验证可以运行。
     
  • 人工智能神经网络课程的设计
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    本课程聚焦于人工智能领域的核心——神经网络技术，涵盖基础理论、架构设计及实际应用案例分析，旨在培养学员解决复杂问题的能力。 了解如何利用神经网络模型处理文本数据的方法，并熟悉字嵌入模型以及卷积神经网络的使用方法。在寻找最佳的文本情感分类模型结构时，采用了Bert-lstm-poolout这种结构，其优点在于可以借助预训练的大规模语言模型BERT来提取语义特征。资源包包括原始数据文件、Python代码文件、模型文件和实验报告。
     
  • 人工神经网络(ANN)与BP算法
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    本篇论文探讨了人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）的基本原理及其在模式识别、预测分析等领域的应用，并深入剖析了经典的反向传播(BP)算法，展示了其训练ANN模型的有效性和广泛性。 本段落主要介绍了神经网络在分类问题中的应用效果以及其结构与算法的细节内容，旨在为读者的学习提供帮助。 1.1 基本结构说明：一个典型的神经网络由输入层（input layer）、多个隐藏层（hidden layers）和输出层（output layer）组成。图中圆圈表示的是单个神经元或感知器。设计过程中最关键的部分是确定隐藏层数目以及调整各神经元之间的权重连接。当仅包含少量隐含层次时，我们称其为浅层神经网络(SNN)；而拥有许多隐含层级的则被称为深层神经网络(DNN)。 对于那些觉得上述内容略显晦涩难懂或希望系统性学习人工智能知识的朋友，推荐参考某位大神编写的教程。该教程不仅易于理解还充满趣味性。
     
  • 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。
     
  • 人工智能与优化算法：GA优化BP神经网络 vs. BP神经网络在回归预测中的应用比较
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    本研究对比分析了遗传算法（GA）优化反向传播(BP)神经网络与传统BP神经网络在回归预测任务中的表现，探讨其性能差异及应用场景。 遗传算法（GA）可以优化BP神经网络的权重和阈值，从而克服其容易陷入局部最小值的问题。此外，它不仅可以自动确定最佳隐藏层神经元的数量，还可以固定经过遗传算法优化后的权重和阈值，确保多次运行时结果的一致性。
     
  • 基于自动规则生成的动态模糊神经网络.zip_动态模糊神经_动态神经网络_模糊神经_模糊神经网络_神经网络matlab
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    本资源提供了一种基于自动规则生成的动态模糊神经网络方法，并附有Matlab实现代码，适用于研究和学习动态系统建模与控制。 使用MATLAB设计动态模糊神经网络可以实现自动生成规则的功能。
     
  • FuzzyNNpid.rar_模糊PID_模糊_模糊神经PID_模糊神经网络
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    这是一个包含模糊PID控制算法及相关模糊神经网络技术的资源包。适用于自动化控制领域中需要处理非线性和不确定性的系统优化与设计。 采用模糊神经网络PID控制方法，使系统输出能够跟踪输入信号。
     
  • 基于模糊与神经网络的控制系统仿真设计
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    本研究探讨了结合模糊逻辑和神经网络技术的先进控制策略，并通过计算机仿真验证其在复杂系统中的应用效果。 智能控制原理及应用课程仿真设计包括模糊控制与神经网络控制的仿真设计。该课程作业涵盖了一份详细的仿真设计报告以及两个相关的MATLAB源程序文件。
     
  • 基于模糊控制和神经网络的智能PID温度控制系统设计.pdf
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    本文提出了一种结合模糊控制与神经网络技术的智能PID控制器设计方案，专门用于优化温度控制系统的性能。通过融合这两种先进算法，系统能够实现自适应调节，有效应对环境变化，提升温度控制精度和响应速度，特别适用于复杂工况下的精确温控需求。 PID控制是最早发展起来的控制策略之一，并且至今仍然是最通用的方法。目前大多数工业控制系统仍然采用传统的或改进型的PID控制器。在PID控制中，效果的好坏完全取决于对参数的有效整定与优化。对于基本线性和动念特性不随时间变化的系统而言，普通的PID控制能够取得不错的成效；然而，在处理非线性、时变系统的挑战时，则往往表现不佳。温度控制系统具有复杂的特性的特点：比如它是非线性的，并且通常表现出大滞后和高惯量等特征，这些都使得传统的PID控制器难以实现有效的调节作用。 随着计算机技术和智能计算理论的发展，人们越来越倾向于使用智能控制方法来改进PID控制器的性能。模糊逻辑与神经网络都是各自领域内的佼佼者，在对PID参数进行整定优化方面表现出色，并且能够提升系统整体的表现能力。 本段落探索了将这两种技术结合的方法：即通过构建一个融合了模糊和神经网络特性的结构，为PID控制系统的三个关键参数（比例、积分及微分）提供动态的调整。基于此创新性设计，作者开发了一种具有自整定功能的温度控制系统，并且采用了DSP处理器来实现这一方案。 该系统主要由几个模块组成：电源管理采用TPS76833芯片进行电压转换；温度测量则利用Ptl00传感器和相应的电桥电路采集数据，随后通过内置在DSP中的模数转换单元将其转化为数字信号。人机交互界面包括一个键盘输入设备以及点阵式LCD显示屏MG．12232，并且系统还支持与PC机的串行通信功能（采用RS-232标准）。为了实现温度控制，采用了PWM波占空比策略来调节功率模块的工作状态。 最终，作者设计并实现了基于自整定PID控制器的核心程序。